贝叶斯滤波器的推导

本文是学习Robot Mapping课程中的笔记。 贝叶斯滤波器：一种状态估计的框架。 推导过程如下： 第一步利用贝叶斯公式分为似然和先验； 第二步利用马尔可夫假设，认为将似然部分中的条件和输入去掉，个人理解为有了xt作为条件，就可以忽略了z1：t-1和u1：t，因为xt就是由这两部分推导得； 第三步利用全概率公式，将xt-1分离出来； 第四步依然使用马尔可夫假设，丢掉t-1时刻及以前的观测和输入

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