滑窗優化、邊緣化、舒爾補、FEJ及fill-in問題

滑窗優化 在SLAM問題中，狀態估計問題被建模爲最大後驗概率問題，在假設爲高斯分佈的情況下即爲最小化損失函數的一個最小二乘問題，並通過泰勒展開轉化爲增量迭代求解問題： 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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