borglab/gtsam

GTSAM is a library of C++ classes that implement smoothing and mapping (SAM) in robotics and vision, using factor graphs and Bayes networks as the underlying computing paradigm rather than sparse matrices.

何を解決するか

ロボット工学とビジョンにおけるスムージングとマッピング（SAM）を実行する方法を提供します。従来のスパース行列に頼るのではなく、ロボットの局所化とマッピングに関連する複雑な最適化問題を扱うために、より柔軟な計算パラダイムを使用しています。

動作方法

GTSAMは、因子グラフとベイズネットワークを使用してこれらの解決策を実装します。状態を最適化するために、因子グラフを構築し、接空間で線形化して解き、結果を多様体に戻す（リトラクト）、システムが収束するまで繰り返します。

対象ユーザー

ロボット工学およびコンピュータビジョンで作業する研究者やエンジニア向けです。時間とともにシステムの状態（たとえばロボットの位置と姿勢）を推定する必要がある方々に適しています。

特徴

C++、Python、MATLABのラッパーをサポート。
多様体上の最先端のプリインテグレーション方式により、IMUデータを専門的に処理。
GTSAM式を通じた自動微分をサポート。
C++トレイトを介してGTSAM以外の型を最適化可能。