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.

해결하는 문제

로봇공학 및 비전 분야에서 스무딩과 맵핑(SAM)을 수행할 수 있는 방법을 제공합니다. 전통적인 희소 행렬에 의존하지 않고, 로봇의 위치 추정 및 맵핑과 관련된 복잡한 최적화 문제를 다룰 수 있는 더 유연한 계산 패러다임을 사용합니다.

작동 방식

GTSAM은 인자 그래프와 베이즈 네트워크를 사용하여 이러한 해결책을 구현합니다. 상태를 최적화하기 위해 인자 그래프를 구축하고, 접공간에서 선형화하여 해를 구한 후, 결과를 다양체로 되돌려(retract) 반복하여 시스템이 수렴할 때까지 반복합니다.

대상 사용자

로봇공학 및 컴퓨터 비전 분야에서 작업하는 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다. 시간이 지남에 따라 시스템의 상태(예: 로봇의 위치와 자세)를 추정해야 하는 분들에게 적합합니다.

주요 특징

C++, Python, MATLAB 래퍼 지원.
다각체 위에서 최신 기술인 프리인테그레이션 방식을 통해 IMU 데이터를 특수하게 처리.
GTSAM 표현식을 통한 자동 미분 지원.
C++ 트레이트를 통해 GTSAM 외부 타입도 최적화 가능.