信息矩阵在图优化slam里面的作用

信息矩阵是一个scalar 表达不确定性

但是信息矩阵是协方差矩阵的一个逆矩阵，这个怎么理解呢？没什么意义，香农形式，这里是推导出来的，只是换了一种数学表达形式，那为什么需要信息矩阵呢？

因为信息矩阵在计算条件概率分布明显比协方差矩阵要方便，显然，协方差矩阵要求逆矩阵，所以时间复杂度是O(n^3). 之后我们可以在图优化slam中可以看到，因为图优化优化后的解是无穷多个的，比如说x1->x2->x3, 每个xi相隔1m这是我们实际观测出来的，优化后，我们会得出永远得不出x1 x2 x3的唯一解，因为他们有可能123 可能是234 blabla 但是如果我们提供固定值比如说x2 坐标是3那么解那么就有唯一解234，提供固定值x2这件事情其实就是个先验信息，提供先验信息，求分布，那就是条件分布，也就是这里我们要用到信息矩阵。

可以