new ceres::AutoDiffCostFunction<TranslationDeltaCostFunctor2D, 2 /* residuals */, 3 /* pose variables */>( new TranslationDeltaCostFunctor2D(scaling_factor, target_translation)
时间: 2024-01-28 20:03:30 浏览: 27
这段代码使用了Ceres库提供的`AutoDiffCostFunction`类和自定义的`TranslationDeltaCostFunctor2D`类。它创建了一个`AutoDiffCostFunction`对象,用于计算优化问题的残差和雅可比矩阵。
`AutoDiffCostFunction`类是一个自动微分的代价函数,它可以自动求解代价函数的一阶导数和二阶导数,从而可以高效地优化目标函数。该类的模板参数包括:
- `TranslationDeltaCostFunctor2D`:代价函数的具体实现类,必须继承自`ceres::SizedCostFunction`,并重载`Evaluate`方法。
- `2`:代价函数的残差维度,本例中为2。
- `3`:优化变量的维度,本例中为3。
在创建`AutoDiffCostFunction`对象时,需要传入一个指向`TranslationDeltaCostFunctor2D`对象的指针,该对象的构造函数需要传入`scaling_factor`和`target_translation`两个参数。这样,就可以在`AutoDiffCostFunction`对象中像调用普通函数一样调用代价函数。
需要注意的是,在创建`AutoDiffCostFunction`对象时,使用了`new`操作符创建了一个匿名的`TranslationDeltaCostFunctor2D`对象,并将其作为参数传递给`AutoDiffCostFunction`对象的构造函数。这里使用了C++11中的智能指针,可以更加简洁和安全地管理内存资源。
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static ceres::CostFunction* CreateAutoDiffCostFunction( const double scaling_factor, const Eigen::Vector2d& target_translation) { return new ceres::AutoDiffCostFunction<TranslationDeltaCostFunctor2D, 2 /* residuals */, 3 /* pose variables */>( new TranslationDeltaCostFunctor2D(scaling_factor, target_translation)); }
这是一个C++函数,使用了Ceres库提供的`AutoDiffCostFunction`类。该函数实现了一个工厂函数,用于创建一个`AutoDiffCostFunction`对象。
该函数的参数包括一个`scaling_factor`和一个`target_translation`。其中,`scaling_factor`用于缩放误差项,`target_translation`是目标位移向量。
该函数返回一个指向`AutoDiffCostFunction`对象的指针,该对象使用`TranslationDeltaCostFunctor2D`类作为代价函数。`AutoDiffCostFunction`对象是一个自动微分的代价函数,它可以自动求解代价函数的一阶导数和二阶导数,从而可以高效地优化目标函数。`TranslationDeltaCostFunctor2D`类是一个具体的代价函数实现,它继承自`ceres::SizedCostFunction`,重载了`Evaluate`方法,用于计算残差和雅可比矩阵。
在函数实现中,使用了C++11中的匿名对象和智能指针,可以更加简洁和安全地管理内存资源。
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。