Smoother
nav2_constrained_smoother
平滑cost: template<typename T> inline void addSmoothingResidual( const double & weight, const Eigen::Matrix<T, 2, 1> & pt, const Eigen::Matrix<T, 2, 1> ......
什么是 Kernel Smoother ？它与 Self Attention 有什么关系？
[1] **带权滑动平均（Weighted Moving Average, WMA）** 是标量场上的滑动窗口内的加权平均，数学上等价于卷积。[^WMA] [2] **Kernel Smoother** 是一种特殊的 WMA 方法，特殊在于权重是由**核函数**决定的，相互之间越接近的点具有越高的权 ......