某某说：State Estimation for Robotics 是学习 SLAM 的必读书籍。看完高翔的 视觉 SLAM 十四讲，再读 State Estimation for Robotics，把十四讲里的一些概念彻底弄明白。

内容简介

第 1、2 和 6 章是介绍和理论铺垫，包括概率论和三维空间几何。第 3 章系统介绍了 Linear-Gaussian 估计，包括离散和连续、Batch 和 Recursive 的估计。第 4 和 7 章是全书核心，前者介绍实际面对的 Nonlinear Non-Gaussian 估计问题，因为旋转不属于线性空间，所以后者引入了 Matrix Lie Group ，包含流形空间 SO(3) SE(3)。第 5、8、9 和 10 章讨论如何用状态估方法解决真实世界遇到的问题，第 9 章详细介绍了 SLAM 问题。

两种范式

  • Bayesian inference
  • Maximum A Posteriori

非线性处理方法

  • Monte Carlo Method
  • Linearization
  • Sigmapoint Transformation

BA 与 SLAM 的区别

\[\mathbf{Prior} + \mathbf{BA ( ML )} \to \mathbf{SLAM ( MAP )}\] \[\mathbf{Motion\,Model(Input)} + \mathbf{Mesurement\,Model} \to \mathbf{SLAM}\] \[\mathbf{iRobot Create 2} + \mathbf{Stereo Camera} \to \mathbf{vSLAM}\]