🌟 VSLAM基础(六)——超定线性方程组的解法 🌟

在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域中，超定线性方程组的求解是一个重要的数学工具。当我们面对多于未知数的方程时，通常无法找到精确解，这时就需要使用最小二乘法来逼近最优解。🔍

最小二乘法的核心思想是通过最小化误差平方和来确定参数的最佳估计值。具体而言，假设我们有 \( m \) 个方程和 \( n \) 个未知数（\( m > n \)），可以通过构造增广矩阵并进行QR分解或奇异值分解（SVD）来求解。这两种方法都能有效地处理病态问题，确保解的稳定性。💻

此外，在实际应用中，鲁棒性也是不可忽视的因素。当数据中存在异常点时，可以采用鲁棒最小二乘法，例如Huber损失函数，以减少异常值对结果的影响。✨

掌握这些方法不仅有助于解决SLAM中的定位与建图问题，还能广泛应用于机器人导航、计算机视觉等多个领域。🚀

SLAM 数学基础 最小二乘法

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