6.1 状态估计问题
6.1.1 最大后验与最大似然
贝叶斯法则
似然是指"在现在的位姿下，可能产生怎样的观测数据"。
最大似然估计“在什么样的状态下，最可能产生现在观测到的数据”。
6.1.2 最小二乘的引出
6.2 非线性最小二乘
6.2.1 一阶和二阶梯度法
最速下降法
雅克比矩阵（一阶） 海塞矩阵【Hessian】（二阶）
6.2.2 高斯牛顿法
6.2.3 列文伯格-马夸尔特方法
Line Search先固定搜索放心，然后在该方向寻找步长，以最速下降法和高斯牛顿法为代表。
Trust Region则先固定搜索区域，在考虑该区域内最优点。
实践
图优化是把优化问题表现成图的一种方式。
g2o
Ceres