非线性优化与卡尔曼滤波

卡尔曼滤波与最小二乘在本质上是一样的。 目标相同：都是为了滤去在SLAM模型对应的运动方程和观测方程中的噪声 求解思路相同：利用后验概率=似然概率*先验概率 假设条件相同：状态量包括相机位姿、路标位置、观测数据都满足高斯分布 不同：最小二乘法定义数据与估计值之间的误差，在状态量x、观测量z均满足高斯分布条件下，通过最小化概率密度负对数，建立误差关于状态量、观测量的方程，用求解最小二乘的方法进行求解

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