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对比基本的KF，可以看出，EKF把 Ax_{t-1}+ Bu_t \ 的部分用g(u_t，x_t-1) 来代替， Cx_t 也是一样用 h(x_t) 代替。 那么这里表现的含义是？-状态转移方程不再是线性的了。
e是一个常数，常数的微分为0，所以e的微分是0。ex的泰勒展开式为e^x在x=0自展开得 f(x)=e^x。
泰勒公式：f(x)=f(x0)+f(x0)*(x-x0)+f(x0)/2！*(x-x0)^2+...+f(n)(x0)/n！*(x-x0)^n 定义：泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。
泰勒公式形式：泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f（x）利用关于（x-x0）的n次多项式来逼近函数的方法。常用函数的泰勒展开式：高中生不用特意区分泰勒公式和麦克劳林公式，不用管他。
泰勒公式：f(x)=f(x0)+f(x0)*(x-x0)+f(x0)/2！*(x-x0)^2+...+f(n)(x0)/n！*(x-x0)^n （最后一项中n表示n阶导数）。
1、只要是SLAM问题就要涉及optimization，就要用到各种least square算法。所以另一个基础理论是Sparse Matrix，这是大型稀疏矩阵处理的一般办法。可以参考Dr. Tim Davis的课件：Tim Davis ，他的主页里有全部的课程视频和Project。
2、第三要会cmake，vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV， PCL， Eigen等第三方库。只有学会了这些东西之后，你才能真正上手编一个SLAM系统。如果你要跑实际机器人，还要会ROS。
3、数学方面 数学的话，了解下概率学是如何解决机器人中的问题的，关键学习贝叶斯滤波，也是就是贝叶斯公式在各个问题(定位，SLAM)中的应用。
滤波的造句有：相比于小波变换，方向滤波器能够更好地提取图像的方向及边缘信息。目的设计一带阻滤波器，以消除信号处理中的工频干扰。词性是：动词。结构是：滤(左右结构)波(左右结构)。注音是：ㄌㄩ_ㄅㄛ。
无限冲激响应数字滤波器 2消除虚反射反滤波器 2延迟线滤波器 2掩模就象一个低频空间滤波器，其效果是增强细节的重现。
精选部分滤组词的词语造句及词语的拼音和详细解释： 滤纸造句：方法根据食品卫生国家标准颁布的《食（饮）具消毒卫生标准》，采用滤纸粘贴法，对427家饮食店的餐具进行采样检测并作统计分析。
自动驾驶技术包括摄像机、雷达传感器和激光测距仪，以了解周围的交通状况，并通过详细的地图(由驾驶汽车的人收集的地图)导航前方的道路。
三是人机交互。人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，很可能在全球未来的汽车市场中得到广泛应用。
自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术，对列车实现实时、连续控制。
一是以汽车制造商为代表的ADAS和单车智能技术阵营，二是以互联网企业为代表的人工智能和网联化技术阵营。
其中最主要的两点便是“自动驾驶的大脑”——高性能运算处理器平台以及“能让汽车心灵感应”——车与外部设施通信的C-V2X技术。
在对系统观测过程进行改进时，只选取局部最优粒子（即权值较大的粒子）进行状态转移；在重采样环节，也使用了这种局部最优原理，只选取部分大权值粒子。改进的粒子滤波算法，能够在很大程度上解决上述问题。
使用随机分布的均方差代表点，对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法，得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。
尽管算法中的概率分布只是真实分布的一种近似，但由于非参数化的特点，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约，能表达比高斯模型更广泛的分布，也对变量参数的非线性特性有更强的建模能力。
自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。
我通俗解释一下，粒子滤波（PF）的应用大致这样：（其实目标跟踪的理论就是对状态向量的实时估值）设有一堆样本，假设有N个，初始给他们同样的权值1/N。
而Montemerlo等人在2002年首次将Rao-Blackwellised粒子滤波器应用到机器人SLAM中，并取名为FastSLAM算法。
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