本章节的目的是改进第一章的单目定位算法依然是帧到帧的，但是会换成BA来求解点我因为还不涉及建图，所以这里还不能叫做slam做了一个非常简单的帧到帧视觉定位算法，应用了Ceres的BA求解，用KITTI数据集验证理论上就能知道这个BA是不会起到任何作用的，下一章我们就开始搞真的BA来玩。

本章简单介绍Kalman Filter的原理以及运用，附带C++示例具体公式推导不会介绍，具体可参考《视觉SLAM十四讲》以及《概率机器人》相关篇幅本章节内容多参考《概率机器人》中的内容要滤除的是在二维平面的位置信息噪声，假设机器人沿着直线匀速运动那么设状态变量和观测变量为XxyvxvyTXxyvx​vy​TZxyZ=[x,y]Zxy那么显而易见的，状态方程为Xk110Δt0010Δt001000