ceres::Problem problem; ceres::CostFunction* cost_function; AddResidualBlock如何使用vector传递参数
时间: 2024-03-17 21:44:56 浏览: 18
可以使用vector的data()函数获取其底层指针,然后将指针作为参数传递给AddResidualBlock函数,从而实现向CostFunction中传递vector参数。
以下是使用vector传递参数的示例代码:
```
// 定义待优化参数
std::vector<double> params = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
// 定义残差函数
cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 5>(new MyResidual);
// 向Problem中添加残差项,并传递vector参数
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());
```
在这个例子中,我们定义了一个含有5个元素的vector,命名为params。然后,我们使用AutoDiffCostFunction定义了一个残差函数,并将params作为该函数的自变量传递进去。接着,我们使用AddResidualBlock将该残差函数加入到Problem中,同时使用params.data()将params的底层指针作为参数传递给残差函数。这样,params的值就能够被自动微分计算时使用,同时在优化过程中被更新。
相关问题
std::vector<double> params{1.0}; // 参数 ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual); problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());输出雅克比矩阵
要输出雅克比矩阵,需要使用ceres库中的Problem::Evaluate函数。这个函数可以计算出问题中所有残差的值和雅克比矩阵。下面是一个简单的示例代码:
```
ceres::Problem problem;
// 添加残差项和参数
std::vector<double> params{1.0};
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());
// 构建options,并设置需要计算雅克比矩阵
ceres::Solver::Options options;
options.num_threads = 1;
options.update_state_every_iteration = true;
options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
options.gradient_tolerance = 1e-16;
options.function_tolerance = 1e-16;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;
options.check_gradients = true;
// 创建Solver并求解问题
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);
// 获取雅克比矩阵
Eigen::MatrixXd jacobian;
problem.Evaluate(ceres::Problem::EvaluateOptions(), nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);
// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n" << jacobian << std::endl;
```
注意,在Problem::Evaluate函数中,我们传入了一个空指针,表示不需要计算问题中的残差值。而最后一个参数&jacobian则表示我们需要计算雅克比矩阵,并将结果存储在jacobian这个Eigen::MatrixXd对象中。
ceres::Problem problem;problem.AddResidualBlock 其中AddResidualBlock如何定义vector
AddResidualBlock方法的最后一个参数是一个vector,用于指定该Residual Block所涉及的所有参数的索引。
具体来说,AddResidualBlock方法的定义如下:
```cpp
void AddResidualBlock(
CostFunction* cost_function,
LossFunction* loss_function,
const std::vector<ceres::ResidualBlockId>& parameter_block_ids,
const ceres::ResidualBlockOptions& options = ceres::ResidualBlockOptions());
```
其中,第三个参数`parameter_block_ids`就是一个vector,用于指定该Residual Block所涉及的所有参数的索引。这个vector中的每个元素都是一个`ResidualBlockId`类型的对象,表示某个参数块的编号。
例如,如果我们要定义一个包含3个参数块的Residual Block,其中第一个参数块的大小是3,第二个参数块的大小是2,第三个参数块的大小是4,那么可以这样写:
```cpp
// 定义3个参数块,分别为3维、2维、4维
double x1[3] = {1.0, 2.0, 3.0};
double x2[2] = {4.0, 5.0};
double x3[4] = {6.0, 7.0, 8.0, 9.0};
// 将这些参数块添加到Problem对象中
ceres::Problem problem;
ceres::ResidualBlockId id1 = problem.AddParameterBlock(x1, 3);
ceres::ResidualBlockId id2 = problem.AddParameterBlock(x2, 2);
ceres::ResidualBlockId id3 = problem.AddParameterBlock(x3, 4);
// 定义一个CostFunction,并将其添加到Problem对象中
MyCostFunction* cost_function = new MyCostFunction();
ceres::ResidualBlockId residual_block_id;
problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, {id1, id2, id3}, &residual_block_id);
```
在上面的代码中,我们首先定义了3个参数块,然后将它们分别添加到Problem对象中,并分别得到了它们的编号`id1`、`id2`、`id3`。最后,我们定义了一个包含这3个参数块的Residual Block,并将其添加到Problem对象中。注意,我们使用了C++11的语法,通过花括号来初始化vector。