SLAM中的優化理論
(一) 線性最小二乘 http://www.cnblogs.com/leexiaoming/p/7224781.html
解線性最小二乘問題,主要包括以下內容:
[1]最小二乘問題的定義
[2](Ax=b)求解方法:
- 正規方程求解
- 喬姆斯基分解法求解 //接觸少
- QR分解法求解
- 奇異值分解法求解(SVD)
[3]齊次方程(Ax=0)的最小二乘
(二) 非線性最小二乘 http://www.cnblogs.com/leexiaoming/p/7257198.html
通過下降法和信任區域法引出高斯牛頓和LM兩種常用的非線性優化方法。博客中主要內容為:
[1]非線性最小二乘介紹;
[2]下降法相關理論(Desent Method)
[3]信任區域理論(Trust Region Methods);
[4]非線性最小二乘求解方法
- 高斯牛頓
- Levenberg-Marquardt Method(LM)
SLAM中的優化理論
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