贝叶斯理论在SLAM状态估计中的应用

1、状态估计（State Estimation） 其中，  称之为A的后验概率，  称之为B的后验概率。  称之为A的先验概率，  称之为B的先验概率  。 换句话说为： 其中，后验为：  ，似然为：  ，先验为：  ，标准化常量（证据）为：  。 其中，基础的求解公式为： 在贝叶斯定理中先验和标准化常量都是已知信息，为了使后验概率最大化，会转换为求最大似然估计。因此，我们整个问题就转换为了最大似

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