SLAM_3_进度汇报

ppt汇报内容：

符号定义：
$t = 0 ,… ,N$ 时间内，机器人的位姿为： $x_0 , \dots , x_N$ ，同时有路标 $y_1, \dots , y_M$
运动和观测方程记为：

$\begin{matrix}x_k = f(x_{k-1},u_k) + w_k \\ z_{k,j} = h(y_j,x_k) + v_{k,j} \end{matrix} \space \space k = 1,\dots ,N, j = 1,\dots,M$

去除噪声的理想情况下：

$\begin{matrix}x_k = f(x_{k-1},u_k) \\ z_{k,j} = h(y_j,x_k) \end{matrix} \space \space k = 1,\dots ,N, j = 1,\dots,M$

纯视觉SLAM（ $z_{k,j}$ 为像素坐标）：

$\begin{matrix} z_{k,j} = h(y_j,x_k) \end{matrix} \space \space k = 1,\dots ,N, j = 1,\dots,M$

纯视觉SLAM（ $y_{k,j}$ 为相机坐标）：

$\begin{matrix} y'_{k,j} = h(y_j,x_k) \end{matrix} \space \space k = 1,\dots ,N, j = 1,\dots,M$

对于方程（4）已知任意两个量可求第三个量， $y_j，x_k$ 待求

初始化：零时刻相机坐标与世界坐标重合，即 $y_{0,j} = y’_{0,j}$

后端优化（考虑噪声影响）：

$\begin{matrix}x_k = f(x_{k-1},u_k) + w_k \\ z_{k,j} = h(y_j,x_k) + v_{k,j} \end{matrix} \space \space k = 1,\dots ,N, j = 1,\dots,M$