貝葉斯理論在SLAM狀態估計中的應用

1、狀態估計（State Estimation） 其中，  稱之爲A的後驗概率，  稱之爲B的後驗概率。  稱之爲A的先驗概率，  稱之爲B的先驗概率  。 換句話說爲： 其中，後驗爲：  ，似然爲：  ，先驗爲：  ，標準化常量（證據）爲：  。 其中，基礎的求解公式爲： 在貝葉斯定理中先驗和標準化常量都是已知信息，爲了使後驗概率最大化，會轉換爲求最大似然估計。因此，我們整個問題就轉換爲了最大似

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