GTSAM介绍

        GTSAM（通用因子图优化库）是一种用于状态估计和传感器数据融合的开源C++库。它提供了强大的工具，用于在机器人和自主系统领域进行感知、决策和控制。

功能和特点

1. 状态估计与优化： GTSAM 提供了灵活且高效的状态估计框架，能够处理从传感器获取的数据，并通过优化算法获得最优的状态估计结果。
2. 因子图优化： GTSAM 使用因子图来表示复杂的概率模型，利用因子图优化算法对模型进行推理和优化，以获得最可能的状态估计。
3. 多样的优化算法： GTSAM 实现了多种优化算法，包括 Levenberg-Marquardt、Gauss-Newton、ISAM2 等，以满足不同问题的需求。
4. 高度可扩展： GTSAM 提供了灵活的接口和丰富的功能库，支持用户自定义因子和变量，使其在各种场景中都能够灵活应用。
5. 开源跨平台： GTSAM 是开源的，可在不同操作系统上运行，包括 Linux、macOS 和 Windows，方便用户进行定制和修改。

基本概念

1. 因子图（Factor Graph）： 是一种用于表示概率模型的图结构，其中节点表示变量，边表示因子，用于描述变量之间的关系和约束。
2. 因子（Factor）： 是对变量之间关系的数学表示，通常表示观测数据和模型之间的差异，用于优化过程中的误差计算。
3. 变量（Variable）： 是模型中需要估计的状态或参数，可以是连续或离散的，由节点表示。