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  • 《icra16_slam_tutorial_tardos.pdf》

    icra16_slam_tutorial_tardos.pdf

     

     

    EKF:

    https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5560360.html

    7. 小结 

    1. 卡尔曼滤波是递归的线性高斯系统最优估计
    2. EKF将NLNG系统在工作点附近近似为LG进行处理。
    3. IEKF对工作点进行迭代
    4. UKF没有线性化近似,而是把sigma point进行非线性变换后再用高斯近似
    5. PF去掉高斯假设,以粒子作为采样点来描述分布
    6. 优化方式同时考虑所有帧间约束,迭代线性化求解
      呃好像题主还问了FastSLAM,有空再写吧……

    注:
    * 本文大量观点来自Timothy. Barfoot, "State estimation for Robotics: A Matrix Lei Group Approach", 2016. 图片若有侵权望告知。
     
    PS:
      SLAM中,状态变量经常是六自由度的位姿,由旋转矩阵和平移向量构成。然而问题是,旋转矩阵并不存在加法,只有对应到李代数上才可以清楚地定义它的运算。因此,当我们讨论这个位姿的噪声,说它服从高斯分布时,我们究竟在说什么,是一个很严重的问题。今后的博客将更深入地介绍李群李代数的知识。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cx2016/p/12056701.html
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