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在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中，状态估计是核心组件之一，其主要目的是估计机器人的轨迹（或姿态）和地图特征的位置。针对不同的传感器、场景和应用，已经发展出了多种状态估计方法。以下是一些主要的状态估计方法： 扩展卡尔曼滤波（Extended…状态估计
在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中，状态估计是核心组件之一，其主要目的是估计机器人的轨迹（或姿态）和地图特征的位置。针对不同的传感器、场景和应用，已经发展出了多种状态估计方法。以下是一些主要的状态估计方法： 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）：EKF是卡尔曼滤波的一个非线性版本，适用于非线性系统。EKF通过在每次估计点附近线性化系统模型，使其可以应用卡尔曼滤波的框架。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）：UKF通过使用称为sigma点的代表性点集来近似非线性函数的均值和协方差，从而避免了EKF的线性化步骤。 粒子滤波（Particle Filter, PF）：PF是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波器，适用于高度非线性和非高斯的系统。它使用粒子（或样本）来表示系统的概率分布。 图优化（Graph Optimization）：这是一种后端方法，通常用于大型SLAM问题。它将整个SLAM问题建模为一个因子图，其中每个节点表示一个状态（如机器人的姿态），每个边表示一个约束（如观测或运动）。然后，使用非线性优化方法（如高斯-牛顿或列文伯格-马夸尔特）来找到最小化误差的状态估计。
