六、视觉SLAM所需基本知识——概率论
视觉SLAM中会用到一些概率论相关的知识，此处介绍了一下贝叶斯公式相关的理论知识
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视觉SLAM问题可以看成一个状态估计问题，其需要从有噪声的数据中恢复想要的数据，由于有噪声的存在，恢复出的结果就是一个概率问题。
假设相机的观测为zzz，相机的位姿为xxx，那么SLAM的要求就是求解在已知观测的条件下相机的位姿，用公式表示为：p(x∣z)p(x|z)p(x∣z)，根据贝叶斯公式，该公式可以写为p(x∣z)=p(z∣x)∗p(x)/p(z)p(x|z)=p(z|x)*p(x)/p(z)p(x∣z)=p(z∣x)∗p(x)/p(z)，其中p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)被称为似然概率，p(x)/p(z)p(x)/p(z)p(x)/p(z)被称为似然度。求解最大的后验概率可以转化为求解最大似然概率，也就是说：当相机为何种位姿时最容易获得当前的观测。
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