centralized Kalman filter
时间: 2023-10-11 08:05:50 浏览: 35
引用中提到了卡尔曼滤波器的另一个变体是信息滤波器(IF),它是卡尔曼滤波器的逆向形式。其特殊性在于将信息矩阵定义为协方差矩阵的逆矩阵。信息滤波器具有一个主要优点,即更新步骤变成可加的,并且不依赖于观测被整合的顺序。通过打破数据之间的弱连接,可以使信息矩阵变得更稀疏,从而确保近乎恒定的时间更新。然而,与卡尔曼滤波器相比,信息滤波器在单车SLAM中并不像EKF那样受欢迎,因为它需要将每个测量转换为其逆形式,这可能代价较高。但是,在多车SLAM中,信息滤波器被更广泛地应用。中的描述,优化导向的SLAM方法通常由两个子系统组成,与基于滤波器的SLAM相似。第一个子系统根据传感器数据确定问题的约束条件,通过找到新观测和地图之间的对应关系来识别约束条件。第二个子系统在给定约束条件的情况下计算或细化车辆姿态(和过去的姿态)以及地图,以实现整体的一致性。根据滤波器的分类,这些方法可以分为两个主要的分支:束调整和图优化SLAM。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Simultaneous Localization And Mapping: A Survey of Current Trends in Autonomous Driving综述](https://blog.csdn.net/wendox/article/details/80098481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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