若已知参考点(landmarks)的坐标,则状态向量中不必含有xL, 从而实现的仅为机器人在已知环境中的定位,求解大大减少(状态向量维度仅为运动状态).若想实现完整SLAM,必须将xL加入状态向量中. 扩展卡尔曼滤波(EKF)相对于卡尔曼滤波,可以进一步求解非线性问题(通过在目标点附近做泰勒展开的一级近似),但是依然建立在输入噪声和测量噪声均为高斯的前提下.高斯噪声的好处是它的e指数形式使得高斯与高斯的卷积.乘法结果依然是高斯,从Bayes理论推导出的EKF结果中,我们只用计算高斯分布的期望mu…