개요 SLAM은 세상의 모든것 [1. 나 (robot)와 2.너 (world)] 의
state (e.g., position, orientation, velocity) 를 예측하는 학문이다.
그래서 state estimation 이라고 불리기도 한다.
이런 최적 state 를 예측하는 solver 에 관한 연구를
SLAM back-end 라고 편의상 부르기도 한다.
그런데 어떻게 예측할까? 어떻게 최적해를 얻을까?
(SLAM back-end의 마일스톤 논문인) Square Root SAM 논문1 에서 말했듯,
SLAM은 수학적으로 $Ax=b$ 를 푸는 문제이다.
그래서 SLAM back-end 라고 하면 주로
어떻게 더 $Ax=b$를