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。
安装与配置Ceres Solver
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：通过包管理器安装依赖：
sudo apt-get install libeigen3-dev libsuitesparse-dev克隆并编译Ceres：
git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver
mkdir ceres-bin && cd ceres-bin
cmake ../ceres-solver && make -j4 && sudo make install 在CMakeLists.txt中链接库：
find_package(Ceres REQUIRED)
target_link_libraries(your_program ${CERES_LIBRARIES})
定义残差函数（Cost Function）
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) {}template bool operator()(const T const a, const T const b, const T const c, T residual) const {T model = ceres::exp(a[0] x_ x + b[0] * x + c[0]);residual[0] = T(y_) - model;return true;}
double x, y;};
使用AutoDiffCostFunction包装：
auto* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction( new ExponentialResidual(x_data[i], y_data[i]) );problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, &a, &b, &c);
构建并求解优化问题
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// 添加多个数据点for (int i = 0; i < num_points; ++i) {problem.AddResidualBlock(new ceres::AutoDiffCostFunction(new ExponentialResidual(x_data[i], y_data[i])),nullptr, &a, &b, &c);}
// 配置求解器ceres::Solver::Options options;options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;options.minimizer_progress_to_stdout = true;
// 运行求解ceres::Solver::Summary summary;ceres::Solve(options, &problem, &summary);
std::cout << summary.BriefReport() << "n";std::cout << "Estimated: a=" << a << ", b=" << b << ", c=" << c << "n";
常见技巧与注意事项
合理设置参数初值，避免陷入局部极小对病态问题可添加鲁棒核函数（如Huber核）：
new ceres::CauchyLoss(0.5)若函数复杂或导数难求，优先使用自动微分（AutoDiff）关注控制台输出的迭代信息，判断是否收敛对于大型稀疏问题，选用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。
以上就是c++++如何用Ceres Solver进行非线性优化_c++数值优化库Ceres Solver入门教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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