本文介绍了基于因子图的C ++估计框架，并针对移动机器人。狼将因子图的应用从典型的SLAM和OCOMORY中的典型问题扩展到能够处理自校准，模型识别或除本地化以外的动态量的观察的一般估计框架。狼在传感器速率上产生高通量估计到高达kHz范围，可用于高动态机器人的反馈控制，例如人形，四足动物或空中操纵器。脱离因子图范式，狼的体系结构允许模块化但紧密耦合的估计器。模块化基于运行时加载的插件。然后，通过yaml文件实现集成，允许用户在不需要编写或编译代码的情况下配置各种应用程序。通过分散的帧创建和加入策略，实现了传入数据的同步及其进入唯一因子图。大多数算法资产被编码为基类中的抽象算法，具有不同级别的专业化。总体而言，这些资产允许相干处理并有利于可重用性和可扩展性。狼可以与不同的求解器界面，我们为Google Ceres提供包装纸。同样，我们提供ROS集成，提供通用ROS节点和带有订阅者和发布者的专用套餐。狼被公开可用，并开放合作。
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