非线性优化（高翔slam---第六讲 ）
1.线性最小二乘问题 2.非线性最小二乘问题 因为它非线性，所以df/dx有时候不好求，那么可以采用迭代法（有极值的话，那么它收敛，一步步逼近）： 这样求导问题就变成了递归逼近问题，那 ...
原文：贝叶斯---最大似然估计（高翔slam---第六讲 ）
.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，而非线性优化则对所有时刻采集的数据进行状态估计，被认为优于卡尔曼滤波。由于要估计所有的采集数据，所以待估计变量就变成 ...
2018-04-15 11:18 0 1359 推荐指数：
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