ubuntu18.04gtsam
时间: 2025-05-08 15:14:52 浏览: 19
### 安装和配置 GTSAM 库
#### 准备工作
在开始之前,确保已更新系统的包管理器并安装必要的依赖项。这可以通过运行以下命令完成:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装依赖项
GTSAM 的构建过程需要一些开发工具和库的支持。以下是必需的依赖项列表及其安装方法[^1]:
- CMake (版本 >= 3.5): 构建系统的核心组件。
- Boost (>= 1.58): 提供高效的C++库支持。
- Eigen3: 高效线性代数计算所需的库。
通过以下命令安装这些依赖项:
```bash
sudo apt install cmake libboost-all-dev libeigen3-dev
```
#### 下载 GTSAM 源码
访问官方 GitHub 页面下载最新稳定版源码。可以使用 `git` 命令克隆仓库到本地环境:
```bash
git clone https://github.com/borglab/gtsam.git
cd gtsam
```
#### 编译和安装
进入项目目录后,创建一个新的文件夹用于存储编译生成的文件,并执行以下操作:
```bash
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install
```
上述命令会自动检测系统中的依赖关系并进行编译。如果一切正常,则会在 `/usr/local/lib/` 中找到对应的动态链接库文件[^2]。
#### 测试安装是否成功
为了验证安装是否正确无误,可以从示例程序入手测试功能实现情况。比如尝试运行如下简单的代码片段来确认基本运算能力:
```cpp
#include <gtsam/inference/Symbol.h>
#include <gtsam/nonlinear/NonlinearFactorGraph.h>
#include <gtsam/nonlinear/GaussNewtonOptimizer.h>
int main() {
using namespace gtsam;
NonlinearFactorGraph graph;
Values initialEstimate;
GaussNewtonParams parameters;
parameters.setVerbosity("ERROR");
GaussNewtonOptimizer optimizer(graph, initialEstimate, parameters);
Values result = optimizer.optimize();
}
```
保存该文件为 `.cpp` 文件并通过指定路径下的头文件以及链接选项对其进行编译与执行即可判断其可用状态。
---
#### 注意事项
对于某些特定应用场合可能还需要额外调整参数或者引入其他扩展模块,请参照官方文档获取更详细的指导说明[^3]。
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