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上传时间: 2019-09-25
详细说明： 介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计，涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。
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