稀疏擴充套件資訊濾波(sparse extended information filter,seif)
首先對比一下ekf-slam和graph-slam，
ekf-slam演算法是主動的，它需要獲取每一時刻的資訊，把資訊分解為概率分布，但是因此計算代價也昂貴。
graph-slam只是簡單的將資訊累積，之後為了將資訊變成地圖才進行處理過程，可以看做是一種離線方法。
但是另一方面，seif維持所有資訊的資訊表示，這一點又是和graph-slam是一樣的。
上面這一句話對於seif的理解很重要。
seif的過程。說實在的這個東西看起來有點像我們以前學資料結構圖的時候那個鄰接圖
從這裡我們可以看到它的乙個顯著特點，那就是測量綜合到seif的複雜性所花費的時間與地圖大小無關
上面這張圖是seif得運動更新過程，在運動之後機械人位姿與特徵m1和m2的連線就會減弱，這是因為引入了不確定性。
最後這一張圖是seif的稀疏化過程
稀疏化的一般思想(公式)
假設已知這些變數的聯合分布p(a,b,c)。為了使這個分布稀疏化，必須移除變數a和b之間的所有直接連線。即用p(a|b,c)近似p(a|c)或者p(b|a,c)近似p(b|c)。
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