高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。
SLAM的滑动窗口算法中，在边缘化时，高斯牛顿法的信息矩阵为什么是 优化变量协方差的逆？ State Estimation for Robotics.https：// wiseodd.github.io/techb log/2018/03/11/fisher-information/关于Fisher Information很好的讲解 ？ 18 ？ ？ 添加评论 8 人。
怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点 clearclose all生成实验数据集rand('state'，0)sigma_matrix1=eye(2)；sigma_matrix2=50*eye(2)；u1=[0，0]；u2=[30，30]；m1=100；m2=300；样本数sm1数据集Y1=multivrandn(u1，m1，sigma_matrix1)；Y2=multivrandn(u2，m2，sigma_matrix2)；scatter(Y1(：，1)，Y1(：，2)，'bo')hold onscatter(Y2(：，1)，Y2(：，2)，'r*')title('SM1数据集')sm2数据集u11=[0，0]；u22=[5，5]；u33=[10，10]；u44=[15，15]；m=600；sigma_matrix3=2*eye(2)；Y11=multivrandn(u11，m，sigma_matrix3)；Y22=multivrandn(u22，m，sigma_matrix3)；Y33=multivrandn(u33，m，sigma_matrix3)；Y44=multivrandn(u44，m，sigma_matrix3)；figure(2)scatter(Y11(：，1)，Y11(：，2)，'bo')hold onscatter(Y22(：，1)，Y22(：，2)，'r*')scatter(Y33(：，1)，Y33(：，2)，'go')scatter(Y44(：，1)，Y44(：，2)，'c*')title('SM2数据集')endfunction Y=multivrandn(u，m，sigma_matrix)生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据n=length(u)；c=chol(sigma_matrix)；X=randn(m，n)；Y=X*c+ones(m，1)*u；end
