kalmanif：Lie群上的卡尔曼滤波器库

项目简介

kalmanif是一个基于C++17的头文件库，专门设计用于机器人应用的状态估计，实现了在Lie群上的多种卡尔曼滤波器。这个项目源自Markus Herb的kalman库，但通过集成manif库，对Lie理论处理进行了优化和简化。目前，它支持扩展卡尔曼滤波（EKF）、平方根扩展卡尔曼滤波（SEKF）、不变扩展卡尔曼滤波（IEKF）和黎曼测地曲线unscented卡尔曼滤波器（UKFM），以及适用于所有滤波器的Rauch-Tung-Striebel平滑器。

技术解析

kalmanif的核心在于其Lie群上的滤波算法实现，如右不变EKF和UKFM。这些滤波器能够处理“右”和“左”的测量数据。它的基础是C++中的CRTP（Curiously Recurring Template Pattern）设计模式，这使得代码高效且易于维护。此外，库还依赖于Eigen进行线性代数运算，Ceres Solver进行非线性最小化，并利用了Ceres Jet来进行自动微分。

应用场景

kalmanif库在机器人定位和导航领域具有广泛应用。例如：

• demo_se2.cpp演示了2D机器人基于固定路标的定位，使用SE2表示机器人的位置。
• demo_se3.cpp则将这一概念扩展到3D空间，适用于更复杂的机器人定位任务。
• demo_se_2_3.cpp结合IMU模型和固定信标，实现了3D机器人定位与线性速度估计。

项目特点

• 灵活性：kalmanif适用于各种滤波器和测量模型，可适应不同应用场景。
• 高效性：利用C++17特性，头文件库的设计使得编译时效率更高。
• 易用性：提供简单的示例代码和教程，便于理解和快速上手。
• 兼容性：支持“右”和“左”两种类型的测量数据，增加了灵活性。
• 持续发展：尽管仍处于开发中，但已拥有活跃的维护者和社区支持。

对于想要在机器人状态估计或相关领域尝试新方法的开发者来说，kalmanif提供了强大的工具集和优秀的学习资源。如果你对此感兴趣，欢迎参与贡献或提出问题！

获取并开始使用

详细安装和构建指南，请参考CONTRIBUTING.md文档。你可以从kalmanif-repo克隆项目，然后查看demo-build获取运行示例的步骤。

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