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卡爾曼SLAM
時間 2021-01-12
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B是初始位置然後走了一步到X位置P(B)(在初始位置的可能性)*P(X|B)(在B初始位置可能性的基礎上X的可能性)=P(X)(在X位置的可能性) 在預測的同時得到了觀測Z,B到X傳感器得到觀測數據Z,然後根據觀測(P(Z|X,B))和預測(P(X|B))更新p(X|Z,B)(貝葉斯) 預測的分佈 觀測的分佈 舉個日常生活的例子: 假設你有兩個傳感器,測的是同一個信號。可是它們每次的讀數都不太一樣
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