ceres优化库的使用

        Ceres是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。在 Ceres 中，只需要按照一定的步骤定义待解的优化问题，然后交给求解器计算。 Ceres求解的最小二乘问题一边的形式如下：

1、定义每个参数块，在 SLAM 中可以定义四元数，李代数等这种特殊的结构。如果是向量，那么我们需要为每个参数块分配一个 double 数组来存储变量值；

2、定义残差块的计算方式：残差块通常关联若干个参数块，对它们进行一些自定义计算，然后返回残差值。 Ceres 对它们平方求和之后，作为目标函数的值。

3、残差块往往也需要定义雅可比的计算方式。在 Ceres 中，你可以使用它提供的“自动求导”功能，也可以手动指定雅可比计算过程。如果要使用自动求导，那么残差块需要按照特定的写法书写：残差的计算过程应该是一个带模板的括号运算符。

4、把所有的参数和残差块加入 Ceres 定义的 Problem 中，调用Solve 函数求解之前，可以传入一些配置参数，如迭代次数、终止条件等。

 

一、ceres::Problem

Problem包含两个主要的成员函数Problem::AddResidalBlock() and Problem::AddParameterBlock()

Problem::AddResidualBlock()

Problem::AddResidualBlock()顾名思义，就是向问题中添加一个残差块。它添加了一个CostFunction和一个可选的LossFunction，并将CostFunction与一组参数块相连。
loss_function可以是nullptr，在这种情况下，项的代价只是残差的二范数

Problem::AddParameterBlock()

用户可以选择使用 Problem::AddParameterBlock() 显式添加参数块。这会导致额外的正确性检查；但是，如果 Problem::AddParameterBlock()不存在，Problem::AddResidualBlock() 会隐式添加参数块，因此不需要显式调用 Problem::AddParameterBlock()。

Problem::AddParameterBlock()的另一个作用是将LocalParameterization 对象与参数块相关联。

Problem::SetParameterBlockConstant() 和 SetParameterBlockVariable().

在优化问题中我们常常会需要固定某一个参数不优化，可以使用Problem::SetParameterBlockConstant()，反之要解除这种固定使用SetParameterBlockVariable().

 参考文章

https://blog.51cto.com/u_15127566/4401873

https://www.jianshu.com/p/7a082aeac1fe

ceres的常见用法总结_Enochzhu的博客-CSDN博客_ceres用法