如何能理解的在理解中执行SLAM中的First-Estimates Jacobian

SLAM涵盖的东西比较多分为前端和後端两大块。

前端主要是研究相邻帧的拼接又叫配准。

根据传感器不一样有激光点云、像、RGB-D拼接几种,其中像配准中又分基于稀疏特征(Sparse)的和稠密(Dense)的两种

后端主要是研究地拼接(前端)中累积误差的校正,主流就两种基于概率学理论的贝叶斯滤波器(EKF,PF)以忣基于优化的方法

EKF已经用得很少了,PF也就在2D地SLAM(Gmapping)中用得多大多还是用优化的方法在做。

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