图优化一

前言        SLAM问题的处理方法主要分为滤波和图优化两类。滤波的方法中常见的是扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、信息滤波等，熟悉滤波思想的同学应该容易知道这类SLAM问题是递增的、实时的处理数据并矫正机器人位姿。比如基于粒子滤波的SLAM的处理思路是假设机器人知道当前时刻的位姿，利用编码器或者IMU之类的惯性导航又能够计算下一时刻的位姿，然而这类传感器有累计误差，所以再将每个粒子的激光传感器数据

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