AutoDiffCostFunction参数如何设置？

AutoDiffCostFunction是Ceres Solver中的一个类，用于定义优化问题中的代价函数。它的第一个参数是代价函数的输出维度，第二个参数是代价函数输入参数的维度，第三个参数是输入参数的个数，第四个参数是代价函数对象的指针。在使用AutoDiffCostFunction时，需要注意以下几点：

1. 输出维度必须与问题中的残差维度相同。

2. 输入参数的维度和个数应该与问题中的参数维度和个数相同。

3. 代价函数对象必须支持自动微分，即必须重载()运算符并使用ceres::Jet类型进行计算。

例如，如果代价函数的输出维度为2，输入参数的维度为3，输入参数的个数为1，代价函数对象为MyCostFunction，则可以这样设置AutoDiffCostFunction参数：

auto cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyCostFunction, 2, 3, 1>(new MyCostFunction());

其中，2是输出维度，3是输入参数维度，1是输入参数个数。注意，这里需要使用new运算符创建代价函数对象的指针，并将其作为AutoDiffCostFunction的参数传入。

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，可以使用 `ceres::Problem::Evaluate` 函数。该函数的第一个参数是待求解的参数，第二个参数是残差的值。通过调用该函数并将参数设置为当前参数值，可以得到当前残差的值和雅克比矩阵。

以下是一个简单的例子：

// 定义问题和参数
ceres::Problem problem;
std::vector<double> params{1.0};

// 定义残差函数和添加残差块
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());

// 求解问题
ceres::Solver::Options options;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);

// 输出雅克比矩阵
ceres::CRSMatrix jacobian;
ceres::Problem::EvaluateOptions eval_options;
eval_options.num_threads = 1; // 设置线程数
problem.Evaluate(eval_options, nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);

// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n";
for (int i = 0; i < jacobian.num_rows; ++i) {
    for (int j = jacobian.rows[i]; j < jacobian.rows[i+1]; ++j) {
        std::cout << jacobian.cols[j] << " " << jacobian.values[j] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}

注意，要输出雅克比矩阵，需要先求解问题，否则无法得到正确的结果。此外，为了输出雅克比矩阵，需要使用 `ceres::CRSMatrix` 类型来存储结果。

ceres::Problem problem; ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9>( new CostFunctor); problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, &x, &y, &z, &Xc, &Yc, &Zc, &Tx, &Ty, &Tz, Rw); AddResidualBlock的作用

`AddResidualBlock` 是 Ceres Solver 库中的一个函数，用于向优化问题中添加残差项。在你的代码中，你创建了一个 `ceres::Problem` 类型的对象 `problem`，用于存储整个优化问题。然后，你使用 `ceres::AutoDiffCostFunction` 类型的对象 `cost_function` 来定义残差项的计算方式，这是一种自动微分的方式，可以自动计算残差关于优化变量的导数。

最后，你使用 `problem.AddResidualBlock` 函数将残差项添加到优化问题中。这个函数的第一个参数是残差项的计算方式，第二个参数是残差项对应的参数，这里是优化变量 `x`, `y`, `z`, `Xc`, `Yc`, `Zc`, `Tx`, `Ty`, `Tz`, `Rw`。第三个参数是残差项对应的权重，这里是 `NULL`，表示所有残差项权重相等。最后，`AddResidualBlock` 函数将返回一个 `ceres::ResidualBlockId` 类型的对象，可以用于后续的操作，比如设置残差项的权重或者设置参数的边界条件。