Ceres曲线拟合与四元数参数化教程
"这篇资源包含了关于Ceres优化库的学习笔记,特别是针对第三章作业的代码和解析。内容涉及Ceres的曲线拟合功能以及如何处理旋转参数,尤其是四元数的自定义参数化。作者提到,由于Ceres的默认更新方式与SO3四元数的更新规则不同,因此需要对雅克比矩阵进行赋值。此外,资源还提到了自定义旋转参数块的重要性,以确保迭代更新时不破坏旋转约束。" 在Ceres优化库中,曲线拟合是一个关键应用,它允许我们找到一组参数,使得数据点与模型之间的残差最小。高翔的SLAM课程第14讲可能是学习Ceres入门的好资源。然而,当涉及到旋转表示时,如四元数或旋转矩阵,由于它们不支持普通的加法操作,必须采取特殊处理。 四元数是一种有效表示3D旋转的方法,具有四个独立的分量。在Ceres中,为了保持旋转矩阵的正交性(即保持旋转性质),需要自定义局部参数化(LocalParameterization)。这是因为Ceres的默认优化策略基于加减更新,这不适合四元数。为了适应四元数的更新规则,我们需要创建一个自定义的参数化子类,继承自Ceres的`LocalParameterization`基类。这个子类需要实现所有纯虚函数,以定义特定的更新规则。 `GlobalSize()`方法是`LocalParameterization`的一个重要组成部分,它返回参数向量的维度。例如,四元数参数化中,四元数有四个自由度,所以`GlobalSize()`将返回4。注意,虽然四元数在内存中的存储顺序可能与Eigen库中构造四元数的顺序不同,需要特别处理,以避免混淆。 `EigenQuaternionParameterization`和`QuaternionParameterization`是两种不同的四元数参数化实现。前者可能更直接地映射到Eigen库的四元数结构,而后者可能需要更具体的调整来匹配四元数的存储和计算。 此外,自定义参数化还可以用于对优化变量施加额外的限制,如在SLAM2Dexample中对角度范围的限制。通过这种方式,我们可以确保优化过程不会超出预设的范围,从而保证解的物理意义和有效性。 这篇资源提供了对Ceres优化库深入理解的起点,特别是对于处理旋转参数和自定义参数化需求的开发者来说,是非常有价值的参考资料。
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