SLAM学习之《State Estimation for Robotics》——2.1.1

本系列文章由 youngpan1101 出品,转载请注明出处。
文章链接: http://blog.csdn.net/youngpan1101/article/details/54375015
作者:宋洋鹏(youngpan1101)
邮箱: [email protected]


2.1.1 Definitions

【《State Estimation for Robotics》英文版链接】【黄山老师的讲解视频】

  1. 定义随机变量 ,若存在非负函数 ,使得对任意实数 ,有


    则称 为连续型随机变量,其中 称为 概率密度函数(probability density function, PDF),简称概率密度或密度函数,而 为随机变量 落在区域 概率,即 在给定区域上的积分。

  2. 连续型随机变量的概率密度函数 的性质:

    • 非负性
    • 规范性
  3. 随机变量 的可取值范围为 ,其条件变量 的可取值范围为 ,则对任意取值的 发生的概率为


    则称 为给定 条件密度函数

  4. 对于 维的随机变量,记为 , 这里的 为随机向量,则多元的随机变量的联合密度函数(joint probability densities)为 , 对于 两个随机向量,则可以写成 , 对于多元的随机变量的联合密度函数,有


    式中,

你可能感兴趣的:(SLAM)