視覺SLAM十四講第六講

第六章 非線性優化 主要目標 理解最小二乘法的含義和處理方式。 理解高斯牛頓法（Gauss-Newton）、列文伯格—馬夸爾特方法（LevenburgMarquadt）等下降策略。 學習 Ceres 庫和 g2o 庫的基本使用方法。 一、狀態估計問題 1）批量狀態估計與最大後驗估計 經典 SLAM 模型由一個運動方程和一個觀測方程構成： 在運動和觀測方程中，我們通常假設兩個噪聲項 wk, vk,j

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