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.

解决的问题

为机器人学和视觉领域提供平滑与建图（SAM）的实现方法。它不依赖传统的稀疏矩阵，而是采用更灵活的计算范式，以处理与机器人定位和建图相关的复杂优化问题。

工作原理

GTSAM 使用因子图和贝叶斯网络实现这些解决方案。通过构建因子图，对状态进行线性化并在切空间中求解，将结果回缩（retract）回流形空间，并迭代直至系统收敛。

适用人群

专为从事机器人学和计算机视觉的研究人员与工程师设计，适用于需要随时间估计系统状态（如机器人的位置和姿态）的场景。

主要亮点

支持 C++、Python 和 MATLAB 的封装。
通过流形上的先进预积分方案，专门处理 IMU 数据。
支持通过 GTSAM 表达式进行自动微分。
通过 C++ 特性（traits），可对非 GTSAM 类型进行优化。