RainerKuemmerle/g2o

What it solves

g2o 是一個專為解決可以表示為圖形的非線性最小二乘法問題而設計的 C++ 框架。它特別用於尋找最佳的參數或狀態變數配置，以最佳地解釋受高斯雜訊影響的一組測量值，這是機器人技術和電腦視覺中的常見挑戰。

How it works

該框架優化圖形化非線性誤差函數。其設計旨在高度可擴展，允許用戶只需幾行代碼即可指定新的問題。該庫提供了針對常見機器人技術問題（如同時定位與地圖構建 (SLAM) 和 Bundle Adjustment (BA)）的內建解決方案。

Who it’s for

它適用於機器人技術和電腦視覺領域的開發者和研究人員，他們需要一個用於圖形化優化和狀態估計的高性能框架。

Highlights

• Extensible Architecture: 新的優化問題可以用極少的代碼快速定義。
• High Performance: 提供與 SLAM 和 BA 的尖端實現相比相當的性能。
• Broad Compatibility: 支持 Linux, Mac OS X, Windows, 和 Android。
• C++17 Standard: 使用現代 C++ 標準構建，並與 Eigen3 集成。
• Python Support: 透過 pymem 分支和外部綁定提供實驗性的 Python 封裝。