这个项目的目标是创建一个MATLAB/ c++框架，用于在forney风格的因子图上进行推断。含有EKF因子图滤波实例。 使用平台为MATLAB。 目前支持高斯分布。

因子图，imu因子使用

小参 该存储库包含由GraphOptimization（Beijing），Inc.开发的轻量级图形优化库的代码。 感谢gtsam的作者。 我们仅将核心功能和类保留在gtsam中。 编写库时，请遵循以下规则。 尽可能少使用模板。 没有使用boost库。 没有特质。 没有智能指针。 自给自足。 要求： gcc编译器版本：5.4.0 20160609（Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1〜16.04.11） 高于2.6版的CMake 安装： 将项目克隆到本地。 git clone 运行命令： cd minisam_lib mkdir build cd build cmake .. sudo make install 平台： 仅支持Ubuntu。 对于其他平台，您可以与我们联系。 接触： 如果您有任何需求，请在github上提出问题，或发送电子邮

matlab如何敲代码自述文件-在线立体摄像机校准 如何运行校准代码？ GTSAM设置说明如下。 编译之后，转到build/examples文件夹并运行StereoSelfCalibrationAPI 。 该脚本需要一个实验名称，一个实验ID和一个模式参数，这些参数可以是“ rot”（仅针对外部旋转优化）或“ pose”（针对完整的外部姿势优化）。 这将使用该名称创建一个文件夹，并带有ID指定的结果。 例如： ./StereoSelfCalibrationAPI trial_exp 1 rot 上面的命令将创建一个包含2个文件的trial_exp文件夹。 error_1.txt ，其中包含7行。 前6个是外部物体的校准误差（分别是偏航，俯仰，侧倾，x，y，z），最后一个是从每个姿势看到的特征的平均值。 result_1.txt ，其中包含最后一帧的6个估计的外部参数值（分别为偏航，俯仰，侧倾，x，y，z）。 默认情况下，将从文件夹中获取校准数据。 所有这些文件都是以弧度/米为单位的姿势（以偏航，俯仰，倾斜，滚动，x，y，z顺序）或以米为单位的界标（以x，y，z顺序）的空间分隔值。 共有

研究了模n剩余类环Zn的零因子图的补图的类数．通过讨论n的素因子个数，利用完全图、完全二部图的类数公式以及有关类数的下界公式和嵌入技巧，证明了模n剩余类环Zn的零因子图的补图的类数不超过5，当且仅当n=6，8，10，12，14，15，16，18，20，21，22，27，33，35，55，77，P2，其中 P为素数．并且分类了模n剩余类环Zn的零因子图的补图的类数分别为0，1，2，3，4，5的情形．

机器人感知，因子图

SumProductLab 提供了一组用于构建因子图的基本因子节点。 人们可以通过实例化必要的约束节点、将它们连接起来并提供一些证据来尝试想法。 和积（或置信传播）算法将计算整个网络中每个节点的消息。 最后，可以计算图中任何变量的边际概率。 因子图可用于对各种系统进行建模。 这意味着可以使用相同的算法来解决不同性质的问题。 提供了示例来演示预定义因子节点的用法。 可以在随附的 SumProductLab 参考中找到更多信息。 有关启动和安装，请阅读 SumProductLab 快速启动。

供研究学习置信传播算法的学者学习，matlab代码，内含一些例子包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、因子图算法等

因子图matlab代码欢迎来到online-gpslam [高斯过程|增量| GTSAM 3.2 | SLAM] 这是Incremental Sparse GP Regression for Continuous-time Trajectory Estimation and Mapping论文的代码库，作者：Yan Yanyan，Vadim Indelman和Byron Boots 介绍 该代码依赖于，它使用因子图和贝叶斯网络作为基础计算范例而非稀疏矩阵，在机器人技术和视觉中实现平滑和映射（SAM） 。 该代码由两部分组成： cpp ：实现本文所用因素的c ++代码，包括： 2D高斯过程先验因子（） LieVector的BearingRange系数（） LieVector的范围因子（） 插值范围系数（） 预计速度因数（） 插补速度因数（） matlab ：在本文中产生实验结果的matlab脚本。 我们对一个合成数据集和两个真实世界数据集进行了实验： 1,500个姿势的合成数据集 可在以下位置获得自动割草机广场数据集： 维多利亚公园的车辆数据集可在 尤其是，名称为XXX_periodic

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