研究记录02—EKF_SLAM ——2012.4 Joan Sola
1.
直接观测模型和逆观测模型的区别，与他们实现上面的不同。
observe() and invobserve()
scan and invscan
直接观测模型是针对已经建图的地标，对初始情况下生成的2D回廊分布地标进行观测，获得一个观测集，观测集保存了机器人观测地标获得的距离和方向角值。
逆观测模型针对新观测的地标，这个地标尚未成为地图的一部分。每一次迭代增加一个地标，利用逆观测模型和观测的距离、方向数据，计算出新的地标的
坐标x、y的值。
注意：
运动模型
直接观测模型
逆观测模型
如果观测值不包括任何地标状态的深度信息，那么观测模型h()是不可逆的，那么逆观测模型g()无法定义。这通常发生在单目视觉当中，这时引入一个
参数s作为先验的深度信息来定义逆观测函数g().
2. 运动模型
更新位置等价于一个fromFram的计算过程。
3.EKF具体实现有没有
EKF对系统的状态进行估计，系统状态是由机器人传感器的状态和地标的状态组成，它由一个高斯变量来建模。
地图的维护：prediction——机器人的运动motion model, correction——观测更新，传感器通过观测当前环境下所有存在的地标。
为了接近真实的探索，EKF增加了地标初始化的过程，通过逆观测模型增加地图和系统的状态值。
4.具体
实际预测阶段执行
观测阶段执行：
由于数据关联的问题，这些矩阵都是稀疏矩阵，化解一下计算形式，变形为：
地标的初始化：
逆观测模型
计算
然后增广系统的状态。整个EKF-SLAM完成
4.部分观测的地标初始化的问题
提出了相应的逆观测模型。
5.基于方向观测的部分地标初始化问题
提出了相应的观测模型，计算方法
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