SLAM有哪些滤波算法

在SLAM中，常用的滤波算法包括：

1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）：将非线性状态转换模型线性化，使用卡尔曼滤波进行估计。常用于SLAM中的传感器融合，如融合IMU与视觉数据。

2. 无迹卡尔曼滤波（UKF）：通过一组无迹变换将非线性状态转换模型转换为高斯分布，然后使用卡尔曼滤波进行估计。与EKF相比，UKF可以更准确地估计非线性系统。

3. 粒子滤波（PF）：通过一组随机粒子对状态进行采样，然后根据粒子的权重进行状态估计。常用于非线性、非高斯分布的状态估计，如在SLAM中使用激光雷达数据进行地图构建。

4. 扩展粒子滤波（EPF）：将EKF和PF结合起来，通过对状态进行线性化，然后使用粒子滤波进行估计。常用于SLAM中的传感器融合，如融合IMU与激光雷达数据。

以上是SLAM常用的滤波算法，每种算法都有其独特的优缺点和适用场景，需要根据具体的应用场景进行选择。