matlab 的 egde 源代码的GP-SLAM，是做连续时间轨迹估计挺不错的一个选择。它用的是稀疏高斯过程回归，核心是用 C++写的，性能还挺稳。而且还有个可选的 Matlab 工具箱，调试比较方便，文档里自带示例，照着跑就能上手。

GPSLAM 的核心优势是支持连续时间建图，像那种不规则频率采样的数据起来更顺手。你只要装好boost、cmake这些依赖，基本就能跑起来。

构建流程也简单：先mkdir build，cmake ..，再make install，嗯，编译完还能跑一下单元测试，看看环境配没配对。

Matlab 端的话，你只要在编译时启用一下，就能在 Matlab 里直接用 C++库。适合你想快速可视化或者验证算法逻辑的场景，脚本跑起来也挺快的。

如果你对SLAM、轨迹优化这些方向感兴趣，建议一并看看像OptimTraj或者Traj Trajectory Optimization Library，搭配起来更顺手。

提醒一句：GP-SLAM对配置环境有点挑，是你在 Windows 上折腾 CMake 的路径时，最好用 WSL 省事些。