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根据式（2）和式（3）可知，在一阶马尔科夫模型的假设下，通过贝叶斯估计可以将当前状态和地图的最优后验估计转化为观测数据的假设条件概率和状态转移方程以及上一状态后验估计的函数。因此对状态和地图的最优后验估计可以通过迭代求解。

以上为一个经典SLAM问题的例子，对于这类问题的解答，有很多方法，比如经典的卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），R-B粒子滤波器（FastSLAM）以及信息滤波（SEIF）等等。他们均是基于概率模型的SLAM问题的求解方法，本质是求出最优后