視覺SLAM十四講學習筆記——第六講--非線性優化
6.1 狀態估計問題
6.1.1 最大後驗與最大似然
貝葉斯法則
似然是指"在現在的位姿下，可能產生怎樣的觀測資料"。
最大似然估計“在什麼樣的狀態下，最可能產生現在觀測到的資料”。
6.1.2 最小二乘的引出
6.2 非線性最小二乘
6.2.1 一階和二階梯度法
最速下降法
雅克比矩陣（一階） 海塞矩陣【Hessian】（二階）
6.2.2 高斯牛頓法
6.2.3 列文伯格-馬夸爾特方法
Line Search先固定搜尋放心，然後在該方向尋找步長，以最速下降法和高斯牛頓法為代表。
Trust Region則先固定搜尋區域，在考慮該區域內最優點。
實踐
圖優化是把優化問題表現成圖的一種方式。
g2o
Ceres
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