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谷歌开放非线性优化库ceres-solver源代码

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简介:
Ceres-Solver是由谷歌开发的一款高效的非线性最小二乘问题解决方案库。近日,该库的源代码已对外公开,便于开发者进行学习与二次开发。 Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的开源代码库,在谷歌的开源激光雷达SLAM项目cartographer中有广泛应用。其官方文档详细介绍了使用方法,相较于另一个在SLAM中广泛使用的图优化库G2O而言,Ceres的文档更为丰富详尽。 以下是安装步骤: 1. 解压文件:`tar zxf ceres-solver-2.1.0.tar.gz` 2. 创建构建目录并进入该目录:`mkdir build && cd build` 3. 配置编译环境:`cmake ..` 4. 编译和安装Ceres库: - `make -j4` - `make install` 为了确保ROS工程能够正确使用,需要将以下文件复制到指定位置: - 将头文件复制至 `/usr/include/`: ```bash sudo cp -f -r /usr/local/include/ceres /usr/include/ ``` - 复制CMake配置文件至 `/usr/lib`: ```bash sudo cp -f -r /usr/local/lib/cmake/Ceres /usr/lib/ ``` - 将库文件复制到 `/usr/lib/`: ```bash sudo cp -f -r /usr/local/lib/libceres.a /usr/lib/ ``` 最后,更新系统动态链接器缓存: ```bash sudo ldconfig ``` 以上步骤可确保Ceres solver正确安装并可供使用。

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客服
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  • 线ceres-solver
    优质
    Ceres-Solver是由谷歌开发的一款高效的非线性最小二乘问题解决方案库。近日,该库的源代码已对外公开,便于开发者进行学习与二次开发。 Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的开源代码库,在谷歌的开源激光雷达SLAM项目cartographer中有广泛应用。其官方文档详细介绍了使用方法,相较于另一个在SLAM中广泛使用的图优化库G2O而言,Ceres的文档更为丰富详尽。 以下是安装步骤: 1. 解压文件:`tar zxf ceres-solver-2.1.0.tar.gz` 2. 创建构建目录并进入该目录:`mkdir build && cd build` 3. 配置编译环境:`cmake ..` 4. 编译和安装Ceres库: - `make -j4` - `make install` 为了确保ROS工程能够正确使用,需要将以下文件复制到指定位置: - 将头文件复制至 `/usr/include/`: ```bash sudo cp -f -r /usr/local/include/ceres /usr/include/ ``` - 复制CMake配置文件至 `/usr/lib`: ```bash sudo cp -f -r /usr/local/lib/cmake/Ceres /usr/lib/ ``` - 将库文件复制到 `/usr/lib/`: ```bash sudo cp -f -r /usr/local/lib/libceres.a /usr/lib/ ``` 最后,更新系统动态链接器缓存: ```bash sudo ldconfig ``` 以上步骤可确保Ceres solver正确安装并可供使用。
  • Ceres-Solver 1.14.0 编译(Windows)
    优质
    Ceres-Solver 1.14.0 编译库(Windows)提供了在 Windows 系统上运行 C++ 最优化库 Ceres Solver 的必要文件,适用于需要进行大规模非线性最小二乘问题求解的开发者和研究人员。 在Windows 10环境下,使用CMake版本3.22.5和Visual Studio 2015编译ceres库的1.14.0版本。此过程中需要包含Eigen 3.4.0、gflags-2.2.2、glog-0.6.0以及suitesparse-1.4.0,并且使用libcxsparse.lib。此外,还提供了一个Visual Studio属性表文件,用于支持调试和发布版本的编译需求。加载该属性表后即可开始编译工作。
  • Ceres-Solver-2.0.0.tar.gz
    优质
    Ceres Solver是一款功能强大的非线性最小二乘问题解决方案库,适用于C++环境。此版本为2.0.0,包含多项优化与新特性更新。 ceres-solver-2.0.0.tar.gz是一款软件包的文件名。
  • Ceres-Solver-1.13.0.zip
    优质
    Ceres-Solver-1.13.0是一款用于优化非线性最小二乘问题的软件库,适用于需要解决复杂数学模型和大规模数据拟合的应用场景。 用于优化的库ceres-solver,版本为ceres-solver-1.13.0。
  • Ceres-Solver-1.13.0.tar.gz
    优质
    Ceres-Solver-1.13.0.tar.gz 是一个包含 Ceres Solver 1.13.0 版本源代码的压缩文件,用于解决大规模非线性最小二乘问题。 google的ceres-solver优化器1.13.0版本已经亲测可用。
  • Ceres-Solver-1.14.0.zip
    优质
    Ceres Solver 1.14.0 是一个用于解决大规模非线性最优化问题的开放式软件库,广泛应用于机器人技术、计算机视觉等领域。 最新的最小二乘非线性优化库已经在实际应用中得到验证,并且兼容VS2013版本。最大似然估计(MLE)是一种在机器人技术和计算机视觉领域广泛应用的估计方法。假设数据服从高斯分布,MLE问题可以转换为一个非线性最小二乘(NLS)问题。对于NLS问题存在高效的解决方案,这些方案基于迭代求解稀疏线性系统直至收敛的方法实现。
  • Ceres-Solver-1.11.0.tar.gz
    优质
    Ceres-Solver-1.11.0.tar.gz 是 Ceres Solver 1.11.0 版本的源代码压缩包,提供非线性最小二乘问题求解功能,广泛应用于机器人技术、计算机视觉等领域。 Ceres-Solver官网发布的最新版本是用户可以获取的最稳定和功能完整的版本。建议使用该版本以获得最佳体验和支持。
  • Windows版Ceres
    优质
    Ceres优化库为Windows用户提供高性能的非线性最小二乘问题求解工具,适用于从视觉测量到机器人导航等各种应用。 本段落件介绍了在Windows系统下使用Ceres优化库的编译过程及成功应用情况。具体的编译环境为Win7 64位操作系统与Visual Studio 2012开发工具。
  • fmincon.rar_fmincon_线_fmincon迭
    优质
    fmincon.rar包含MATLAB中的fmincon函数及其应用示例。该资源主要用于解决各种约束条件下的非线性优化问题,详细介绍和展示了fmincon的迭代过程与使用方法。 非线性优化函数fmincon可以用于程序中,并且能够提取每一步迭代过程中参数的变化值。
  • 2D姿态图:利用Ceres Solver实现_pose-graph-optimization
    优质
    本项目采用Ceres Solver进行2D姿态图优化,旨在提高图像序列中各帧的姿态估计精度,通过非线性最优化方法减少累积误差。 姿势图优化使用Ceres Solver进行2D姿态图优化的示例代码需要以下依赖关系:本征3.3或更高版本、Ceres Solver 1.12.0或更高版本以及Gflags 2.2.0或更高版本,同时还需要带有matplotlib的Python。构建过程如下: ``` $ git clone https://github.com/shinsumicco/pose-graph-optimization.git $ cd pose-graph-optimization $ mkdir build $ cd build $ cmake .. $ make -j4 ``` 进行优化时,请执行以下命令: ``` $ cd pose-graph-optimization/build $ bin/se2_optimize --filename ../sample/manhattan.g2o ``` 输出结果示例: ``` Number of poses: 3500 Number of constraints: ```