滑窗优化、边缘化、舒尔补、FEJ及fill-in问题

滑窗优化 在SLAM问题中，状态估计问题被建模为最大后验概率问题，在假设为高斯分布的情况下即为最小化损失函数的一个最小二乘问题，并通过泰勒展开转化为增量迭代求解问题： x ^ = arg ⁡ max ⁡ x   p ( z ∣ x ) = arg ⁡ max ⁡ x   Π p ( z i j ∣ x i , x j )   ⇔ arg ⁡ min ⁡ x   1 2 Σ ∥ z i j − h

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