本文系统介绍了概率基础知识和滤波器原理。首先阐述了概率论核心概念，重点分析了高斯分布及其线性变换特性。随后详细推导了卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的理论框架，包括状态估计模型、贝叶斯滤波和线性化处理方法。针对EKF的局限性，进一步介绍了误差状态卡尔曼滤波（ESKF），通过分离名义状态和误差状态，有效解决了非线性系统特别是3D姿态估计中的约束问题。文章完整呈现了ESKF的运动方程、观测

正向建模依赖于转台提供的高精度的已知输入，比如知道重力加速度的大小，以及此时重力加速度在三轴上的分量各自大小。其中a为传感器的理想输入（真值），A为传感器的读数。正向建模依赖于转台提供的高精度的已知输入a，是拿着答案（真值）找过程（误差参数），既知道输入的大小，还知道方向，能把误差参数“钉”得非常死，解算出的参数非常接近物理真值。由于加工工艺原因，陀螺仪的三个轴并不正交，而且和b坐标系的轴不重合，

本文提出了一种基于激光点云辅助的视觉特征点深度估计方法。首先将视觉特征点投影到单位球面，同时对激光点云进行角度下采样并归一化到单位球面。通过构建KDTree快速搜索与视觉特征点方向最近的三个激光点，利用三点拟合平面并计算视觉射线与平面的交点，从而估计特征点深度。该方法通过球面投影消除深度影响，仅基于方向差异进行匹配，实现了视觉特征与激光点云的高效关联。

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new与malloc的10点区别：1. 申请的内存所在位置、2.返回类型安全性、3.内存分配失败时的返回值、4.是否需要指定内存大小、5.是否调用构造函数/析构函数、6.对数组的处理、7.new与malloc是否可以相互调用、8.是否可以被重载、9. 能够直观地重新分配内存、10. 客户处理内存分配不足

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