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在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）和SFM（Structure from Motion）这些复杂的估计问题中，因子图算法以其高效和灵活性而脱颖而出，成为图模型领域的核心技术。GTSAM（Georgia Tech Smoothing and Mapping）库，作为因子图算法的一个杰出代表，由佐治亚理工学院的团队开发，是机器人学和计算机视觉领域里数据平滑和地图构建的重要工具。本文旨在指导读者在Ubuntu 18.04系统上安装GTSAM库。详细介绍安装步骤和必要的配置，以确保读者能够顺利地在其Linux环境中集成GTSAM。

1. 安装依赖项

首先，需要安装GTSAM运行所需的依赖项。可以通过执行以下命令来完成：

sudo apt-get install libboost-all-dev cmake libtbb-dev或sudo apt-get install libboost-all-dev
sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libtbb-dev

这些命令将会安装Boost库（用于C++程序的标准库）、CMake（一个跨平台的安装（构建）工具）和TBB（Intel Threading Building Blocks，用于支持并行计算的库）。

如果需要，您还可以按照官网的指示安装MKL（Math Kernel Library，一种高性能的数学库）。

2. 克隆和安装GTSAM

接下来，不是从官方网站下载GTSAM的压缩包，而是从一个特定的代码仓库克隆。这个仓库可能包含了一些特定的优化或更新。您可以通过以下命令来克隆并构建GTSAM：

git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git
cd gtsam/
mkdir build && cd build
cmake ..
make check  ( long time to wait !!! )
sudo make install  ( long time to wait, again !!! )

这些命令会从指定的Git仓库中克隆GTSAM代码，创建一个构建目录，并在该目录中构建GTSAM。make check是一个可选步骤，用于运行一些测试以确保库正确编译。最后，sudo make install将GTSAM安装到系统中。

注意事项

• 确保在执行这些步骤之前，您的系统已经更新到最新状态。
• 如果在安装过程中遇到问题，请仔细检查错误信息，它们通常会提供关于如何解决问题的线索。

通过遵循这些步骤，应该能够在Ubuntu 18.04系统上顺利安装GTSAM，并开始利用它进行高级的机器人学和计算机视觉项目。