SLAM #6 非线性优化

状态估计问题

状态估计问题大致分为两种：增量/渐进(incremental)(滤波器) 和 批量(batch)
贝叶斯法则: 求解最大后验概率等价于最大化似然和先验的乘积
在没有先验时，求解最大似然估计
最小二乘问题：最小化所有时刻估计值与真实读数之间的马氏距离，等价于求最大似然估计。
由于噪声的存在，需要对状态的估计值进行微调，以使整体误差达到一个极小值