首先定义残差函数并使用AutoDiffCostFunction,然后构建Problem添加残差块,最后配置Solver选项并求解;示例中通过Ceres拟合指数曲线,需安装依赖并链接库,推荐使用自动微分和合理初值,结合Huber等核函数提升鲁棒性,适用于SLAM与Bundle Adjustment。

在C++中使用Ceres Solver进行非线性优化,关键在于定义残差函数、构建问题结构并调用求解器。Ceres是Google开发的开源C++库,专为大规模非线性最小二乘问题设计,广泛应用于SLAM、Bundle Adjustment、曲线拟合等场景。
确保系统已安装CMake和Eigen,Ceres依赖它们。推荐使用v2.1以上版本。
以Ubuntu为例:非线性优化目标是最小化残差平方和。你需要为每个观测定义一个残差块。
常用方式是继承ceres::CostFunction或使用自动微分。
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示例:拟合曲线 y = exp(ax² + bx + c)
struct ExponentialResidual {
ExponentialResidual(double x, double y) : x_(x), y_(y) {}
<p>template <typename T>
bool operator()(const T<em> const a, const T</em> const b, const T<em> const c, T</em> residual) const {
T model = ceres::exp(a[0] <em> x_ </em> x<em> + b[0] * x</em> + c[0]);
residual[0] = T(y_) - model;
return true;
}</p><p>double x<em>, y</em>;
};
使用AutoDiffCostFunction包装:
auto* cost_function =
new ceres::AutoDiffCostFunction<ExponentialResidual, 1, 1, 1, 1>(
new ExponentialResidual(x_data[i], y_data[i])
);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, &a, &b, &c);
将所有残差块加入Problem对象,设置求解选项后运行求解器。
ceres::Problem problem;
double a = 0.0, b = 0.0, c = 0.0; // 初始值
<p>// 添加多个数据点
for (int i = 0; i < num_points; ++i) {
problem.AddResidualBlock(
new ceres::AutoDiffCostFunction<ExponentialResidual, 1, 1, 1, 1>(
new ExponentialResidual(x_data[i], y_data[i])),
nullptr, &a, &b, &c);
}</p><p>// 配置求解器
ceres::Solver::Options options;
options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;</p><p>// 运行求解
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);</p><p>std::cout << summary.BriefReport() << "\n";
std::cout << "Estimated: a=" << a << ", b=" << b << ", c=" << c << "\n";
SUITE_SPARSE或SPARSE_NORMAL_CHOLESKY
基本上就这些。掌握从建模到求解的流程后,你可以将其扩展到更复杂的优化任务,比如位姿图优化或多变量非线性拟合。Ceres的强大之处在于灵活支持多种导数计算方式和高效求解器,适合工程与科研场景。
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