边缘化和稀疏化——Ceres Solver在边缘计算中的应用

本文介绍了Ceres Solver如何在边缘计算环境中通过边缘化和稀疏化提高问题求解效率。边缘化通过添加边缘化因子减少问题规模,而稀疏化利用Schur complement降低计算量。示例代码展示了如何实现这些技术。

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边缘计算是一种将数据处理和计算能力推向网络边缘的计算模型。它旨在通过在离数据源更近的位置进行处理,减少数据传输和延迟,并提高系统的响应速度和效率。Ceres Solver是一个强大的开源优化库,广泛应用于计算机视觉、机器人学以及其他领域的问题求解中。在边缘计算环境中,边缘化和稀疏化是两个关键概念,它们可以提高问题求解的效率和准确性。本文将介绍Ceres Solver在边缘计算中的应用,并提供相应的源代码示例。

边缘化是指将问题中的某些变量从优化问题中边缘化出去,以减少问题的规模和复杂度。在Ceres Solver中,边缘化可以通过添加边缘化因子来实现。边缘化因子是一种特殊类型的约束,它将问题中的某些变量进行边缘化处理。边缘化因子可以使用C++代码来定义,如下所示:

struct MarginalizationFactor {
   
  template <typename T
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