非線性優化（高翔slam---第六講 ）
1.線性最小二乘問題 2.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 ...
原文：貝葉斯---最大似然估計（高翔slam---第六講 ）
.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關心當前的狀態估計，而非線性優化則對所有時刻采集的數據進行狀態估計，被認為優於卡爾曼濾波。由於要估計所有的采集數據，所以待估計變量就變成 ...
2018-04-15 11:18 0 1359 推薦指數：
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