【摘 要】
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随着虚拟现实和自动驾驶的飞速发展,同时定位与地图创建(SLAM)是近几年研究的热点,也是各领域实现智能化的关键。本文针对SLAM后端优化的两种主要方法-基于滤波理论优化和基
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随着虚拟现实和自动驾驶的飞速发展,同时定位与地图创建(SLAM)是近几年研究的热点,也是各领域实现智能化的关键。本文针对SLAM后端优化的两种主要方法-基于滤波理论优化和基于非线性优化(图优化)展开综述。首先,介绍了基于线性优化的卡尔曼滤波器(KF)、粒子滤波器(PF),并详细分析了不同滤波器模型的具体实现、性能、优缺点;其次,阐述了基于图优化算法的整体框架、关键技术,着重介绍了在欧式空间以及流形空间优化算法;最后对SLAM后端优化算法的未来发展进行了展望。
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