貝葉斯---最大似然估計（高翔slam---第六講 ）
1.貝葉斯---最大似然估計 回顧一下第二講的經典SLAM模型： 通過傳感器（例如IMU）的運動參數u來估計運動(位姿x)[定位]，通過相機的照片的觀測參數z來估計物體的位置(地圖y)[建圖]，都是有噪聲的。因為運動參數和照片都有噪聲，所以需要進行優化。而過去卡爾曼濾波只 ...
原文：非線性優化（高翔slam---第六講 ）
.線性最小二乘問題 .非線性最小二乘問題 因為它非線性，所以df dx有時候不好求，那么可以采用迭代法 有極值的話，那么它收斂，一步步逼近 ： 這樣求導問題就變成了遞歸逼近問題，那么增量 xk如何確定 這里介紹三種方法： 一階和二階梯度法 將目標函數在x附近進行泰勒展開： 高斯牛頓法 將f x 一階展開： 這里J x 為f x 關於x的導數，實際上是一個m n的矩陣，也是一個雅克比矩陣。現在要求 ...
2017-07-11 22:51 0 6385 推薦指數：
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