State Estimation Toolkit for Robots
State Estimation Toolkit for Robots是一个面向机器人状态估计研究和应用的开源工具包，提供了多传感器融合、滤波、优化、外参标定、时间同步和仿真等完整功能。工具包支持多种状态估计方法，包括基于滤波的方法（卡尔曼滤波KF、扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF、粒子滤波PF）、基于优化的方法（Bundle Adjustment、图优化、滑动窗口优化）、基于多传感器融合的方法（视觉-IMU融合VIO、激光-IMU融合、GPS-IMU融合）、基于学习的方法（深度学习状态估计、端到端状态估计）、基于鲁棒估计的方法（鲁棒滤波、异常值检测、自适应估计）等；支持多种传感器，包括相机（单目、立体、RGB-D）、激光雷达（2D、3D）、IMU、GPS、轮速计、磁力计等；支持多种外参标定和时间同步方法；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet等；支持多种评估指标和数据集，包括定位精度、姿态估计误差、漂移率、重定位成功率等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、OpenCV、PCL、Ceres、GTSAM等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。工具包采用BSD 3-Clause开源协议，GitHub星标超过900，是机器人状态估计领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
State Estimation Toolkit for Robots是一个面向机器人状态估计研究和应用的开源工具包，提供了多传感器融合、滤波、优化、外参标定、时间同步和仿真等完整功能。工具包支持多种状态估计方法，包括基于滤波的方法（卡尔曼滤波KF、扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF、粒子滤波PF）、基于优化的方法（Bundle Adjustment、图优化、滑动窗口优化）、基于多传感器融合的方法（视觉-IMU融合VIO、激光-IMU融合、GPS-IMU融合）、基于学习的方法（深度学习状态估计、端到端状态估计）、基于鲁棒估计的方法（鲁棒滤波、异常值检测、自适应估计）等；支持多种传感器，包括相机（单目、立体、RGB-D）、激光雷达（2D、3D）、IMU、GPS、轮速计、磁力计等；支持多种外参标定和时间同步方法；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet等；支持多种评估指标和数据集，包括定位精度、姿态估计误差、漂移率、重定位成功率等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、OpenCV、PCL、Ceres、GTSAM等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。工具包采用BSD 3-Clause开源协议，GitHub星标超过900，是机器人状态估计领域使用最广泛的开源工具之一。