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EKF中的协方差矩阵？
我在协方差矩阵的概念上苦苦挣扎。 现在，我的用于理解σ X X，σ ÿ ÿ，和σ θ θ，它们描述不确定性。例如，对于σ X XΣ=⎡⎣⎢σxxσyxσθxσxyσyyσθyσxθσyθσθθ⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxθσyxσyyσyθσθxσθyσθθ] \Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{x \theta} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{y \theta} \\ \sigma_{\theta x} & \sigma_{\theta y} & \sigma_{\theta \theta} \\ \end{bmatrix} σxxσxx\sigma_{xx}σyyσyy\sigma_{yy}σθθσθθ\sigma_{\theta \theta}σxxσxx\sigma_{xx}，它描述了x值的不确定性。现在，我对其余的西格玛问题表示什么？如果它们为零意味着什么？我可以理解，如果是零，这意味着我没有关于x的值不确定性。σxxσxx\sigma_{xx} 注意，我正在阅读Howie Choset等人的《机器人运动原理-理论，算法和实现》。等，其中指出 通过这个定义是一样的σ 2 我的方差X 我。对于我≠ Ĵ，如果σ 我Ĵ = 0，则X 我和X …