9. Non Linear Least Square
17 Jun 2020 | Visual SLAM
Least Square
- Rotation을 최적화 하기 어렵 -> Manifold 최적화(리대수로 최적화)
First Order & Second Order
- 테일러 근사값을 이용하여 최적화 값 구하기
Gauss Newton
- 1차 Talor 전개, Jacobian을 활용하여 최적화 값 구하기
Levenberg-Marquardt
- Levenberg ul 에 Converge가 안될 수 도 있으므로
- 커지면 Gradient 작아지면 Newton 방법
- D는 Diagonal 이다.
Reference
SLAM KR
Least Square
- Rotation을 최적화 하기 어렵 -> Manifold 최적화(리대수로 최적화)
First Order & Second Order
- 테일러 근사값을 이용하여 최적화 값 구하기
Gauss Newton
- 1차 Talor 전개, Jacobian을 활용하여 최적화 값 구하기
Levenberg-Marquardt
- Levenberg ul 에 Converge가 안될 수 도 있으므로
- 커지면 Gradient 작아지면 Newton 방법
- D는 Diagonal 이다.
Reference
SLAM KR
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