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。

相关问题

ceres::Problem problem; ceres::CostFunction* cost_function; AddResidualBlock如何使用vector传递参数

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。

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<ReprojectCost, 2, 4, 6, 3>(new ReprojectCost(observed));

Ceres库中，`ceres::AutoDiffCostFunction`用于自动求导，而`ceres::NumericDiffCostFunction`用于数值求导。如果你想要创建一个自动求导的代价函数，比如`ReprojectCost`，其原型如下[^1]：

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<ReprojectCost, 2, 4, 6, 3>(new ReprojectCost(observed));

这里的参数含义如下：
- `ReprojectCost`是你自定义的代价函数模板，
- 第一个`2`表示输入参数的维度，
- 第二个`4`表示输出参数的维度，
- 第三个`6`表示内部变量的数量（对于非线性优化可能有额外的中间状态），
- 最后一个`3`表示残差向量的大小。

相比之下，如果选择数值微分[^2]，你会看到不同的构造方式，如：

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::NumericDiffCostFunction<CostFunctorNum, ceres::CENTRAL, 1, 1>(new CostFunctorNum());

在这里，`CostFunctorNum`是一个实现了代价函数逻辑的结构，`ceres::Central`指定的是中心差分方法。数值微分不依赖于输入参数的具体类型，而是通过改变输入值的微小变化来估计梯度。