基於aloam研究ceres的構建方式

aloam相比於loam增加了ceres庫自動微分，而不需要手推高斯牛頓，這是非常方便的。

對於aloam原始碼，在laserodometry中，有關ceres的部分：

ceres::lossfunction *loss_function =
new ceres::
huberloss
(0.1);
// 魯棒核
ceres::localparameterization *q_parameterization =
new ceres::
eigenquaternionparameterization()
; ceres::problem::options problem_options;
ceres::problem problem
(problem_options)
; problem.
addparameterblock
(para_q,
4, q_parameterization)
;// 類似於addresidual函式的輸入維度+待優化變數
problem.
addparameterblock
(para_t,3)
;

上述**建立問題，並設定了引數塊。值得注意的是，普通的ceres使用並不用這麼設定，直接最終addresidual就可以了，為什麼在這裡，先使用了ceres::localparameterization，再傳入引數塊（待優化變數）呢？

參考localparameterization類的作用是解決非線性優化中的過引數化問題。所謂過引數化，即待優化引數的實際自由度小於引數本身的自由度。例如slam中，當採用四元數表示位姿時，由於四元數本身的約束（模長為1），實際的自由度為3而非4。此時，若直接傳遞四元數進行優化，冗餘的維數會帶來計算資源的浪費，需要使用ceres預先定義的quaternionparameterization對優化引數進行重構：

problem.addparameterblock(quaternion, 4);// 直接傳遞4維引數

ceres::localparameterization* local_param = new ceres::quaternionparameterization();

problem.addparameterblock(quaternion, 4, local_param)//重構引數，優化時實際使用的是3維的等效旋轉向量，避免計算資源的浪費

// loam尋找當前幀角點對應的上一幀的最近點，需要提前將當前幀角點用上一次的q_last_curr位姿進行變換，這是不精確的，但是也沒有其他辦法...... ceres::costfunction *cost_function = lidaredgefactor:: create (curr_point, last_point_a, last_point_b, s) ; problem. addresidualblock (cost_function, loss_function, para_q, para_t)

;// loss_function是魯棒核

最後進行求解：

ceres::solver::options options;
options.linear_solver_type = ceres::dense_qr;
options.max_num_iterations =4;
// 迭代數量較小，保證運算速度
options.minimizer_progress_to_stdout =
false
; ceres::solver::summary summary;
ceres::
solve
(options,
&problem,
&summary)
;

如果之前加入引數塊的時候直接加入，而不進行重構，就會報錯：problem.addparameterblock(quaternion, 4);

ceres::localparameterization *q_parameterization =
new ceres::
eigenquaternionparameterization()
; 
problem.
addparameterblock
(para_q,
4, q_parameterization)
;// 類似於addresidual函式的輸入維度+待優化變數
// problem.addparameterblock(para_q, 4); // 不進行重構，會報錯
problem.
addparameterblock
(para_t,3)
;

基於aloam研究ceres的構建方式

ceres的學習筆記

基於外掛程式開發的架構研究

基於live555的rtp rtcp研究

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