RainerKuemmerle/g2o

What it solves

g2o は、グラフとして表現できる非線形最小二乗法問題を解決するために設計された C++ フレームワークです。ガウスノイズの影響を受ける一連の測定値を最もよく説明できるパラメータや状態変数の最適な構成を特定するために特別に使用されます。これは、ロボット工学やコンピュータビジョンにおける共通の課題です。

How it works

このフレームワークは、グラフベースの非線形誤差関数を最適化します。高度に拡張可能な設計になっており、ユーザーはわずか数行のコードで新しい問題を定義できます。このライブラリは、SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) や Bundle Adjustment (BA) などの一般的なロボット工学の問題に対する組み込みソリューションを提供します。

Who it’s for

グラフベースの最適化と状態推定のための高性能なフレームワークを必要とする、ロボット工学やコンピュータビジョンの開発者や研究者向けです。

Highlights

• Extensible Architecture: 最小限のコードで新しい最適化問題を迅速に定義できます。
• High Performance: SLAM や BA の最先端の実現方法と比較して同等の性能を提供します。
• Broad Compatibility: Linux, Mac OS X, Windows, および Android をサポートします。
• C++17 Standard: モダンな C++ 標準を使用して構築されており、Eigen3 と統合されています。
• Python Support: pymem ブランチおよび外部バインディングを通じて、実験的な Python ラッパーが利用可能です。