首先第乙個就是馬爾科夫性,即k時刻的狀態只和k - 1時刻的狀態有關,就像視覺里程計中只考慮相鄰兩幀關係一樣.而非線性優化方法更傾向於使用所有的歷史記錄.
ekf的非線性誤差,ekf只在x_k-1處做了一次線性優化,根據這次線性化的效果直接計算出後驗概率,也就是該點處的線性化近似在後驗概率處仍然是有效的,而實際上,當離工作點較遠時,一階泰勒展開並不能近似整個函式,因為非線性.而在非線性優化中,對於每一次迭代都進行一次泰勒展開,而不是像ekf那樣只固定在一點展開.
ekf要儲存均值和協方差矩陣,協方差矩陣維數相當大,所以ekf不適合於大型的slam場景.
非線性最優化演算法總結
參考 疑問 1 lm演算法與slam第6講中定義不太一樣，信賴區域的確定中 的定義方法 帖子中用二階近似定義 而slam第六講中用一階近似來表達，兩者思想較為一致，判斷應是一階還是二階佔主導地位。不太明白的是，為何當一階佔主導地位是，採用更小的迭代步長，二階佔主導地位時，採用更大的迭代步長。且sla...
濾波和非線性優化演算法的比較
這個問題在高翔博士的十四講裡有詳細的闡述 p244 主要對比了ekf和非線性優化方法的差異，主要包括3個方面，這篇ekf演算法與非線性優化演算法的比較進行了概述 其中第二點提到，從k 1時刻到k時刻，ekf只在k 1時刻做了一次線性化，與之相對的，非線性優化是乙個多次線性化的過程。然而非線性優化一次...
Matlab線性 非線性規劃優化演算法（5）
值得單獨一說的是fminunc,fminseach,fminbnd的區別 fminunc只能用於求解連續函式，對於變數沒有限制 fminbnd只能用於求解單變數函式，fminsearch只能用於求解多變數函式，clc clear all fun x abs 1 x x0 1 x1 3 x2 3 我們...