本文深入探讨了maplab中lightweight_filtering的使用，该滤波器支持EKF，IEKF，UKF。通过派生LWF::FilterBase和相关类，实现滤波器的定制，包括管理消息同步、预测和更新操作。文章介绍了如何定义预测和更新模型，以及PropertyHandler参数序列化系统，用于配置管理。同时，详细阐述了LWF::FilterState和LWF::State的结构及其在滤波过程中的作用。
这是一个基于模板编程的通用滤波器，支持EKF，IEKF，UKF。并且还有一套参数的序列化系统：PropertyHandler。这篇文章讲详细讲解lightweight_filtering的使用。
https://github.com/rabienrose/3d_vision/blob/master/visual_map/src/try_lightfilter/src/main.cc
- 首先需要从LWF::FilterBase派生一个类出来，在派生LWF::FilterBase的时候需要在模板中指定一个LWF::Prediction，和多个LWF::Update。
- FilterBase负责管理消息的同步，以及调用LWF::Prediction的predictMerged和LWF::Update的performUpdate
- 负责接受各种measurement
- LWF::Prediction也需要使用派生类，派生的时候需要指定LWF::FilterState，从ModelBase继承来
- 需要实现纯虚函数evalPrediction
- 输入前一个时刻状态，输出当前时刻状态
- 需要实现纯虚函数jacPreviousState，使用UKF的时候不用
- 前一状态到当前状态的误差变换矩阵
- 需要实现纯虚函数jacNoise，使用UKF的时候不用
- 传感器误差到状态误差的变换矩阵
- 需要实现纯虚函数evalPrediction
- LWF::FilterBase从PropertyHandler继承而来
- PropertyHandler
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