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.

解決的問題

提供機器人學與視覺領域中平滑與地圖建置（SAM）的實現方法。不依賴傳統的稀疏矩陣，而是採用更靈活的計算範式，以處理與機器人定位與地圖建置相關的複雜最佳化問題。

工作原理

GTSAM 使用因子圖與貝葉斯網路實現這些解決方案。透過建構因子圖，對狀態進行線性化並在切空間中求解，將結果回縮（retract）至流形空間，並迭代直到系統收斂。

適用對象

專為從事機器人學與電腦視覺的研究人員與工程師設計，適用於需要隨時間估計系統狀態（如機器人的位置與姿態）的場景。

主要亮點

支援 C++、Python 與 MATLAB 的封裝。
透過流形上的先進預積分方案，專門處理 IMU 資料。
支援透過 GTSAM 表達式進行自動微分。
透過 C++ 特性（traits），可對非 GTSAM 類型進行最佳化。