SLAM14讲学习记录-状态估计问题

最新推荐文章于 2025-04-11 14:22:47 发布

tomatoccccc

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分类专栏：视觉SLAM学习记录文章标签：最小二乘法计算机视觉算法

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经典SLAM模型

$x_{k}=f(x_{k-1},u_{k})+w_{k}$

$z_{k,j}=h(y_{j},x_{k})+v_{k,j}$

通常假设两个噪声项 $w_{k}$ 和 $v_{k,j}$ 满足高斯分布

$w_{k}\sim N(0,R_{k})$ , $v_{k,j}\sim N(0,Q_{k,j})$

我们希望通过带噪声的数据z和u推断位资x和地图y（以及它们的概率分布），这构成了一个状态估计问题

状态估计问题大致分为两类：

增量方法，或称滤波器：尽关心当前时刻的状态估计

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