随笔分类 -  算法

摘要：误差：就是每个估计值与真实值的差 均方误差：它是"误差"的平方的期望值，也就是多个样本的时候，均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。 最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实值之间的误差平方期望值最小 方差：方差是描述随机变量的离散程度，是变量离期望值的距离，数 阅读全文

摘要：geometry_msgs::Quaternion orientation = map->info.origin.orientation; tf::Matrix3x3 mat(tf::Quaternion(orientation.x, orientation.y, orientation.z, or 阅读全文

摘要：HectorSLAM: scan-matching(Gaussian-Newton equation) + 传感器的要求高 扫描匹配方法是高斯牛顿方法.备注：1.Gauss-Newton算法是解决非线性最优问题的常见算法之一2.匹配方法还有最邻近匹配方法ICP(Iterative Closest P 阅读全文

摘要：1.slam入门介绍 2.齐次坐标系 3.贝叶斯滤波 均值：平均值 标准差：样本的集中程度/分散度 方差：标准差的平方 协方差：不同维度之间的关系（相关度） 协方差矩阵：多维度之间的关系（相关度） 4.最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 5.最小二乘法分段直线拟合 6.在一元函 阅读全文