摘要： 大神解答 一.前提 最一般的状态估计问题，我们会根据系统是否线性，把它们分为线性/非线性系统。同时，对于噪声，根据它们是否为高斯分布，分为高斯/非高斯噪声系统。现实中最常见的，也是最困难的问题，是非线性-非高斯(NLNG, Nonlinear-Non Gaussian)的状态估计。下面先说最简单的情 阅读全文

摘要： 1.贝叶斯 最大似然估计 回顾一下第二讲的经典SLAM模型： 通过传感器（例如IMU）的运动参数u来估计运动(位姿x)[定位]，通过相机的照片的观测参数z来估计物体的位置(地图y)[建图]，都是有噪声的。因为运动参数和照片都有噪声，所以需要进行优化。而过去卡尔曼滤波只关心当前的状态估计，而非线性优化 阅读全文