slam优化方法简介2D激光slam主要以优化方式分类，可以分为两种，一种是滤波方法，另一种是图优化方法。滤波方法是结合上一时刻的姿态信息和当前时刻的传感器测得的姿态信息进行匹配，通过卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，把传感器的测量误差降低，以期达到更好的测量状态。滤波这类方法在建图范围小，移动机器人运行里程少时，测量的误差会比较小，由于每次累计误差的存在，在大范围下、长距离下，误差仍.

本文首先明晰了外参数矩阵的由来，外参数矩阵是用来对齐世界坐标系和相机图像坐标系的；之后讨论了外参数矩阵中各参数的实际意义，表示着世界坐标系的坐标轴在相机坐标系的投影；再之后共同学习了，在已知世界坐标系和相机图像系的具体坐标值时，PNP中的P4P法求解外参数的具体计算过程；之后一同学习了P4P中的外参数值利用带有遗忘因子的递推最小二乘法进一步优化取值，可以借鉴卡尔曼滤波进行编程实现；之后，介绍了实际