Occupancy Grid Map & Euclidean Signed Distance Field:
【注意】：目的是为了将有噪声的传感器收集起来，用于实时的建图。
Occupancy Grid Map：
概率栅格：
【注意】：由于传感器带有噪声，在实际中基于所有观测到这个栅格的情况，来计算这个栅格的是否有障碍物的后验概率。
公式化后验概率部分：
贝叶斯概率公式：
Markov 假设前一次观测跟后一次观测独立无关：
再进行一次贝叶斯展开：
将occupied 和 free的概率全部都写出来：
进行简化，凸显关系：
逆传感器模型：
新的递推更新公式：
占据栅格地图总结：
示意图：
【注意】：如果观测到为free，则减，如果观测到的是occupied，则加。
ESDF地图：
粉红色区域为负值，因为其为障碍物区域，存储的是到free栅格的距离，但是要加负号。
多种建立的方法：
基本思想，求取下包络：
到最近障碍物的距离的平方就是下包络：
通用的形式：
在多维情况下的作用才能体现。
多维下的
计算：
【注意】：每个方向可以分开，在三个方向上各算一次。
符号：
正向与反向的ESDF进行叠加：
在栅格之间的点，用插值的办法进行解决：
三维的情况：
三个方向上的梯度：
