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graph slam tutorial :从推导到应用2
在上一部分中通过一个例子大致了解了graph based slam的优化过程 在本篇博客中将提升一个层次 xff0c 对图优化的求解过程进行推导 由于博文关注的在图构建好以后 xff0c 如何调整机器人位姿使误差最下 因此 xff0c 本文
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从推导到应用
graph slam tutorial : 从推导到应用1
前言 SLAM问题的处理方法主要分为滤波和图优化两类 滤波的方法中常见的是扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 信息滤波等 xff0c 熟悉滤波思想的同学应该容易知道这类SLAM问题是递增的 实时的处理数据并矫正机器人位姿 比如基于粒子滤波的SLAM的
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graph slam tutorial :从推导到应用3
为了更好地理解graph based slam的过程 xff0c 本文以二维平面的激光SLAM为例子 xff0c 先简单介绍如何根据传感器信息构建图 xff0c 即图优化的前端 xff08 front end xff09 然后再针对上篇博客
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