ceres::sizedcostfunction 能否接收待优化参量

Ceres Solver是一个开源的最小化库，它提供了一个框架用于求解大规模非线性最小二乘问题。其中的`sized_cost_function`是Ceres中的一个模板类，它是CostFunction的特化版本，用于处理大小固定的参数向量。

`sized_cost_function`确实可以接收待优化的参数，这个参数通常是一个固定大小的`Eigen::VectorXd`或者是其他类型的大小固定的向量，表示了模型中的未知变量。当你创建这样的成本函数对象时，你需要提供一个接受这些参数并计算对应目标函数值的函数指针或者 lambda 表达式。

例如：

// 假设我们有一个模型，参数向量有5个元素
ceres::SizedCostFunction<double, 5, 1> my_cost_function(
    &calculate_cost, // 函数指针或lambda表达式，接收5个参数并返回1个值
    5); // 参数向量的维度

在这个例子中，`&calculate_cost`是负责计算目标函数值的函数，它会被`sized_cost_function`调用，传入5个参数。

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。

error: ‘Manifold’ is not a member of ‘ceres’ 1403 | ceres::Manifold *quaternion_manifold = new ceres::EigenQuaternionManifold;

看起来你在尝试使用Ceres库中的`Manifold`类时遇到了错误提示，但实际上在Ceres库中并没有直接提供名为`Manifold`的类。你提到的是`EigenQuaternionManifold`，它是一个具体的例子，属于`ceres::Manifolds`的一部分，特别是用于处理四元数的特定Manifold类型。

`ceres::Manifolds`模块下有各种各样的Manifold实现，如你所说的`EigenQuaternionManifold`（基于Eigen库的四元数Manifold）和其他用于处理特定数学结构的Manifold。正确的语法应该是：

ceres::Manifolds::EigenQuaternionManifold *quaternion_manifold = new ceres::Manifolds::EigenQuaternionManifold;

如果仍然收到错误，可能是以下原因之一：
- 拼写错误或导入语句不完整。
- 未正确包含Ceres的头文件，尤其是Manifolds相关的部分。
- 使用了过时的库版本，某些类型的Manifold可能已从核心库移到单独的模块。

确保包含了正确的头文件，并检查库的版本是否支持你想要使用的Manifold类型。