精华内容
下载资源
问答
  • 粒子滤波算法原理及Matlab程序(专题).ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《粒子滤波算法原理及Matlab程序(专题).ppt(18页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、粒子滤波算法原理及Matlab程序,主讲: 方牛娃 QQ: ...

    《粒子滤波算法原理及Matlab程序(专题).ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《粒子滤波算法原理及Matlab程序(专题).ppt(18页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、粒子滤波算法原理及Matlab程序,主讲: 方牛娃 QQ: 345194112,1、粒子滤波的发展历史,90年代初,Gordon、Salmond、和Smith所提出的重采样(Resampling)技术 。 90年中期,计算机的计算能力的提高 近年来的新技术,EPF、UPF、RBPF等 新的应用领域:目标定位和跟踪、图像处理、语音处理、故障检测、经济数据处理,2、蒙特卡洛原理,粒子滤波技术是以蒙特卡洛为基础的 蒙特卡洛:用实验模拟的方法解决复杂的积分计算问题 硬币投掷实验(1) 掷一枚均匀硬币,正面朝上的次数X服从参数为,p的二项分布,XB(1,p) 在Matlab中编辑.m文件输入以下命令: 。

    2、function cion_throw_test1 p=0.3; % 正面朝上的概率 m=1000; % 实验次数 fun(p,m); % 修改不同的p,m值 function fun(p,mm) pro=zeros(1,mm); randnum = binornd(1,p,1,mm); % 服从二项分布 a=0;,2、蒙特卡洛原理,蒙特卡洛的应用,应用说明:利用蒙特卡洛模拟计算圆周率 方法解决:,假设平面上有无数条距离为1的等距平行线,现向该平面随机投掷一根长度为l的针(l1),则我们可计算该针与任一平行线相交的概率。这里,随机投针指的是:针的中心点与最近的平行线间的距离X均匀地分布在区间0。

    3、,1/2上,针与平行线的夹角(不管相交与否)均匀的分布在区间0,上。此时,针与线相交的充要条件是,从而针线相交的概率为:,2、蒙特卡洛,% % 说明:利用蒙特卡洛模拟计算圆周率 % function buffon_test l=0.6; m=10000; % 实验次数 buffon(l,m); % function piguji=buffon(llength,mm) %llength 是针的长度 %mm 是随机实验次数 frq=0; xrandnum = unifrnd(0,0.5,1,mm); phi= unifrnd(0,pi,1,mm); for ii=1:mm if (xrandnum。

    4、(1,ii)=(llength*sin(phi(1,ii)/2) frq=frq+1; end end piguji=2*llength/(frq/mm) 实验结果如下:,3、粒子滤波原理,粒子滤波目前有四大基本的重采样方法,分别是残差重采样(Residual resampling),多项式重采样(Multinomial resampling),系统重采样(Systematic resampling),随机重采样(random resampling),关于他们的原理,读者可以到网上检索相关的论文。,3、粒子滤波原理,随机重采样,执行仿真程序,得到以下仿真结果,图中上部就是程序中给定的W随机样本。

    5、,而下部分是由随机采样得到的V样本集合。从连线关系可以看出,W样本集中的第2个样本被复制一次,第3个样本被复制2次,第7个样本被复制2次,第8个样本被复制1次,第9个样本被复制2次,W中除了被复制的样本外,其他样本被舍弃,这就是“优胜劣汰”的思想。,4、粒子滤波在单目标跟踪中的应用,状态方程: 观测方程: 噪声模型:Q、R,4、纯方位角单目标跟踪,纯方位跟踪系统仿真程序 % % 程序说明: 单站单目标基于角度的跟踪系统,采用粒子滤波算法 % 状态方程 X(k+1)=F*X(k)+Lw(k) % 观测方程 Z(k)=h(X)+v(k) function main % % 初始化参数 clear;。

    6、 T=1; % 采样周期 M=30; % 采样点数 delta_w=1e-4; % 过程噪声调整参数,设得越大,目标运行的机动性越大,轨迹越随机(乱) Q=delta_w*diag(0.5,1,0.5,1) ; % 过程噪声均方差 R=pi/180*0.1; % 观测角度均方差,可将0.1设置的更小 F=1,T,0,0;0,1,0,0;0,0,1,T;0,0,0,1; % 系统初始化 % Length=100; % 目标运动的场地空间 Width=100; % 观测站的位置随即部署 Node.x=Width*rand; Node.y=Length*rand;,5、粒子滤波在多目标跟踪中的应用,。

    7、多目标跟踪系统 状态方程 观测方程,5、粒子滤波在多目标跟踪中的应用,近邻法分类,5、粒子滤波在多目标跟踪中的应用,近邻法分类程序 % % 函数功能:近邻法分类程序 % function Neighbour_Classify_exam2 % 初始化数据 Type=3; % 假设已知三类目标 % 随机产生M个样本点 M=30; % 场地空间的长和宽 Width=4; Length=4; % % 样本初始化、并模拟一组样本空间 for i=1:Type x0=10*cos(pi*2*i/3); y0=10*sin(pi*2*i/3); XXi=x0,y0; % 已知类别的样本集合 for j=1:。

    8、M % 模拟真实样本的空间,在类空间的位置 Xi(:,j)=x0+Width*randn;y0+Length*randn; end End ,5、粒子滤波在多目标跟踪的应用,基于近邻法的多目标跟踪粒子滤波程序 % % 单站多目标跟踪的建模程序,并用近邻法分类 % 主要模拟多目标的运动和观测过程,涉及融合算法-近邻法 function MTT_Model_With_NNClass_PF_SingleStation % % 初始化参数 % 观测站位置,随机的 T=10; % 仿真时间长度 TargetNum=3; % 目标个数 dt=1; % 采样时间间隔 S.x=100*rand; % 观测站水。

    9、平位置 S.y=100*rand; % 观测站纵向位置 F=1,dt,0,0;0,1,0,0;0,0,1,dt;0,0,0,1; % 采用CV模型的状态转移矩阵 G=0.5*dt2,0;dt,0;0,0.5*dt2;0,dt; % 过程噪声驱动矩阵 H=1,0,0,0;0,0,1,0; % 观测矩阵,跟踪误差,跟踪轨迹,5、粒子滤波在电池寿命预测中的应用,状态方程 观测方程 原始实验数据(右图),5、粒子滤波在电池寿命预测中的应用,程序清单 % % 函数功能:粒子滤波用于电源寿命预测 function main % % 初始化 load Battery_Capacity % 运行程序时需要将B。

    10、attery_Capacity.mat文件拷贝到程序所在文件夹 N=length(A12Cycle); % cycle的总数 M=200; % 粒子总数目 Future_Cycle=100; % 未来趋势 if N260 N=260; % 滤除大于260以后的数字 end,参考资料,目 录 第一部分 原理篇 1 第一章 概述 1 1.1 粒子滤波的发展历史 1 1.2 粒子滤波的优缺点 2 1.3 粒子滤波的应用领域 3 第二章 蒙特卡洛方法 4 2.1 概念和定义 4 2.2 蒙特卡洛模拟仿真程序 5 2.2.1硬币投掷实验(1) 5 2.2.2硬币投掷实验(2) 5 2.2.3古典概率实验。

    11、 6 4.2.4几何概率模拟实验 7 2.2.5复杂概率模拟实验 7 2.3 蒙特卡洛理论基础 10 2.3.1大数定律 10 2.3.2中心极限定律 10 2.3.3蒙特卡洛的要点 11 2.4 蒙特卡洛方法的应用 13 2.4.1 Buffon实验及仿真程序 13 2.4.2 蒙特卡洛方法计算定积分的仿真程序 14 第三章 粒子滤波 19 3.1 粒子滤波概述 19 3.1.1 蒙特卡洛采样原理 19 3.1.2 贝叶斯重要性采样 20 3.1.3 序列重要性抽样(SIS)滤波器 20 3.1.4 Bootstrap/SIR滤波器 22 3.2 粒子滤波重采样方法实现程序 23 3.2.1。

    12、 随机重采样程序 24 3.2.2 多项式重采样程序 25 3.2.3 系统重采样程序 26 3.2.4 残差重采样程序 27 3.3 粒子滤波原理 28 3.3.1 高斯模型下粒子滤波的实例程序 28,参考资料,第二部分 应用篇 33 第四章 粒子滤波在单目标跟踪中的应用 33 4.1 目标跟踪过程描述 33 4.2 单站单目标跟踪系统建模 34 4.3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序 37 4.3.1 基于距离的系统模型 37 4.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序 38 4.4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 43 4.4.1 纯方位目标跟踪系统模型 43 4.4.2 纯方位。

    13、跟踪系统仿真程序 44 4.5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 47 4.5.1 多站纯方位目标跟踪系统模型 47 4.5.2 多站纯方位跟踪系统仿真程序 48 第五章 粒子滤波在多目标跟踪中的应用 54 5.1 多目标跟踪系统建模 54 5.1.1 单站多目标跟踪系统建模 54 5.1.2 多站多目标跟踪系统建模 55 5.1.3 单站多目标线性跟踪系统的建模仿真程序 55 5.1.4 多站多目标非线性跟踪系统的建模仿真程序 57 5.2 多目标跟踪分类算法 61 5.2.1 多目标数据融合概述 61 5.2.2 近邻法分类算法及程序 62 5.2.3 近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序 66 5.2.4 K-近邻法分类算法 69 5.3 粒子滤波用于多目标跟算法中的状态估计 70 5.3.1 原理介绍 70 5.3.2 基于近邻法的多目标跟踪粒子滤波程序 71 第六章 粒子滤波在电池寿命预测中的应用 76 6.1 概述 76 6.2 电池寿命预测的模型 78 6.3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序 81,谢谢大家。

    展开全文
  • 为了提高RBPF的计算效率,提出将粒子群优化思想融入到RBPF滤波估计中,凭借粒子算法卓越的全局搜索能力,对于状态空间中非线性部分,通过粒子算法驱使所有采样粒子向高似然区域(最优适应值区域)移动;...
  • 粒子滤波算法原理及 Matlab 程序 主讲 方牛娃 QQ: 345194112 1 粒子滤波的发展历史 ? 90 年代初 Gordon Salmond 和 Smith 所提出的重采样 Resampling 技术 ? 90 年中期计算机的计算能力的提高 ? 近年来的新技术 EPF ...
  • 想要学习粒子滤波的可以下载此程序看看,通俗易懂。
  • 转自:http://blog.csdn.net/sinat_31135199/article/details/55262359 ... 一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(ht

    转自:http://blog.csdn.net/sinat_31135199/article/details/55262359

    转自:http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html

    一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Importance Resampling (SIR),根据重要性重采样。下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解:

    1)初始化阶段-提取跟踪目标特征

    该阶段要人工指定跟踪目标,程序计算跟踪目标的特征,比如可以采用目标的颜色特征。具体到Rob Hess的代码,开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域,然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图,即为目标的特征。直方图可以用一个向量来表示,所以目标特征就是一个N*1的向量V。

    2)搜索阶段-放狗

    好,我们已经掌握了目标的特征,下面放出很多条狗,去搜索目标对象,这里的狗就是粒子particle。狗有很多种放法。比如,a)均匀的放:即在整个图像平面均匀的撒粒子(uniform distribution);b)在上一帧得到的目标附近按照高斯分布来放,可以理解成,靠近目标的地方多放,远离目标的地方少放。Rob Hess的代码用的是后一种方法。狗放出去后,每条狗怎么搜索目标呢?就是按照初始化阶段得到的目标特征(色调直方图,向量V)。每条狗计算它所处的位置处图像的颜色特征,得到一个色调直方图,向量Vi,计算该直方图与目标直方图的相似性。相似性有多种度量,最简单的一种是计算sum(abs(Vi-V)).每条狗算出相似度后再做一次归一化,使得所有的狗得到的相似度加起来等于1.

    3)决策阶段

    我们放出去的一条条聪明的狗向我们发回报告,“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...那么目标究竟最可能在哪里呢?我们做次加权平均吧。设N号狗的图像像素坐标是(Xn,Yn),它报告的相似度是Wn,于是目标最可能的像素坐标X = sum(Xn*Wn),Y = sum(Yn*Wn).

    4)重采样阶段Resampling

    既然我们是在做目标跟踪,一般说来,目标是跑来跑去乱动的。在新的一帧图像里,目标可能在哪里呢?还是让我们放狗搜索吧。但现在应该怎样放狗呢?让我们重温下狗狗们的报告吧。“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...综合所有狗的报告,一号狗处的相似度最高,三号狗处的相似度最低,于是我们要重新分布警力,正所谓好钢用在刀刃上,我们在相似度最高的狗那里放更多条狗,在相似度最低的狗那里少放狗,甚至把原来那条狗也撤回来。这就是Sampling Importance Resampling,根据重要性重采样(更具重要性重新放狗)。

    (2)->(3)->(4)->(2)如是反复循环,即完成了目标的动态跟踪。

    根据我的粗浅理解,粒子滤波的核心思想是随机采样+重要性重采样。既然我不知道目标在哪里,那我就随机的撒粒子吧。撒完粒子后,根据特征相似度计算每个粒子的重要性,然后在重要的地方多撒粒子,不重要的地方少撒粒子。所以说粒子滤波较之蒙特卡洛滤波,计算量较小。这个思想和RANSAC算法真是不谋而合。RANSAC的思想也是(比如用在最简单的直线拟合上),既然我不知道直线方程是什么,那我就随机的取两个点先算个直线出来,然后再看有多少点符合我的这条直线。哪条直线能获得最多的点的支持,哪条直线就是目标直线。想法非常简单,但效果很好。

    展开全文
  • 90年代初,Gordon、Salmond、和Smith所提出的重采样(Resampling)技术 90年中期,计算机的计算能力的...近年来的新技术,EPF、UPF、RBPF等 新的应用领域:目标定位和跟踪、图像处理、语音处理、故障检测、经济数据处理
  • 本文以Rao-Blackwellized粒子滤波RBPF算法为基础,针对其应用于雷达目标跟踪时产生的算法收敛情况较差问题进行研究。为提高算法的收敛性能及滤波精度,对RBPF算法中线性部分采用交互多模型的方法进行状态预测和...
  • 作者:weixin_30530523 转载:https://blog.csdn.net/weixin_30530523/article/details/98408755
    展开全文
  • 一种新的粒子滤波SLAM算法:改进方法让机器人大约行进10步完成基于局部已创建地图下的粒子滤波定位后,再利用激光传感器探测 环境并更新创建的地图;同时在利用粒子滤波定位时,使粒子只分布在由航位推算法得出的机器人...
  • 针对移动机器人同时定位与地图构建中RBPF-SLAM算法粒子匮乏而导致栅格地图估计不精确问题, 提出一种基于高斯分布重采样的RBPF-SLAM算法.首先, 根据粒子权重大小对重采样粒子进行排序; 然后, 在重采样中利用高斯...
  • 基于序贯重要性重采样的粒子滤波重要性采样重要性采样算法序贯重要性重采样SIR(粒子滤波)重采样过程Rao-Blackwellized粒子滤波RBPF(混合卡尔曼滤波器MKF) 尽管高斯逼近可以有效的解决许多问题,但当滤波分布为多模型...

    尽管高斯逼近可以有效的解决许多问题,但当滤波分布为多模型或者某些状态为离散时,高斯逼近将不再适用。

    在贝叶斯推理中,主要的推理问题可简化为求解下列后验分布的期望值:
    在这里插入图片描述上式通常需要利用数值计算求解,其中在理想的蒙特卡洛逼近中,抽取 N \bm{N} N个独立的随机样本 x ( i ) \bm{x^{(i)}} x(i),且有 x ( i ) ∼ p ( x ∣ y 1 : T ) , i = 1 , ⋅ ⋅ ⋅ , N \bm{x^{(i)}\sim p(x|y_{1:T})}, i=1,\cdot \cdot \cdot, N x(i)p(xy1:T),i=1,,N。故期望的表达式为:
    在这里插入图片描述

    重要性采样

    在实际的贝叶斯模型中,由于函数比较复杂,难以直接从 p ( x ∣ y 1 : T ) \bm{ p(x|y_{1:T})} p(xy1:T)获取样本。故采用重要性采样,重重要性分布 π ( x ∣ y 1 : T ) \bm{ \pi(x|y_{1:T})} π(xy1:T)中获取样本。将原先的积分式构造成函数关于重要性分布的积分式:在这里插入图片描述其中,
    在这里插入图片描述则期望值可近似为:
    在这里插入图片描述其权值为:
    在这里插入图片描述

    重要性采样算法

    已知量测模型 p ( y 1 : T ∣ x ) \bm{p(y_{1:T}|x)} p(y1:Tx)和先验分布 p ( x ) \bm{p(x)} p(x),后验部分的重要性采样逼近为:
    1). 重要性分布中抽取 N \bm{N} N个样本:
    在这里插入图片描述2). 计算非归一化权值:
    在这里插入图片描述归一化权值为:
    在这里插入图片描述3). 由此可得 g ( x ) \bm{g(x)} g(x)的后验分布的期望逼近为:
    在这里插入图片描述后验概率密度逼近为:
    在这里插入图片描述式中, δ ( ⋅ ) \bm{\delta(\cdot)} δ()为狄拉克函数。

    序贯重要性重采样SIR(粒子滤波)

    其中,序贯重要性采样(SIS)是对重要性采样的一种序列形式,该算法可对一般状态空间模型的滤波分布进行重要性采样。

    在序贯序贯重要性采样中,存在大多是粒子的权值为零或者近似为零。这一现象称为粒子退化问题。利用重采样法可以解决粒子退化的问题。

    从先验分布中抽取 N \bm{N} N个样本 x 0 ( i ) \bm{x^{(i)}_0} x0(i)
    在这里插入图片描述对所有的 i = 1 , ⋅ ⋅ ⋅ , N \bm{i = 1, \cdot \cdot \cdot, N} i=1,,N,令 w 0 ( i ) = 1 N \bm{w_0^{(i)}=\frac{1}{N}} w0(i)=N1
    对每个 k = 1 , ⋅ ⋅ ⋅ , T \bm{k=1, \cdot \cdot \cdot, T} k=1,,T 有:
    1). 从重要性分布中抽取 x k ( i ) x_k^{(i)} xk(i):
    在这里插入图片描述2). 计算权值:
    在这里插入图片描述将权值归一化,使其和为1.
    3). 估计有效粒子数, n e f f \bm{n_{eff}} neff。若有效粒子数过少,则执行重采样。
    在这里插入图片描述

    该算法的性能2依赖于重要性分布 π ( ⋅ ) \bm{\pi(\cdot)} π()的选择。重要性分布应满足易于从重要性分布中抽取样本,且能够计算样本点的概率密度为原则。方差最优重要性分布为;
    在这里插入图片描述如果最优重要性分布不能直接实现,则可通过进行局部线性化得到。利用扩展卡尔曼滤波EKF,无迹卡尔曼滤波UKF等非线性卡尔曼滤波器,可得到重要性分布。

    重采样过程

    从离散分布中抽取N个样本来带替旧的样本集。具体参考下链接:
    https://www.cnblogs.com/gary-guo/p/6244011.html

    Rao-Blackwellized粒子滤波RBPF(混合卡尔曼滤波器MKF)

    其思想是对滤波方程计算解析解,而其他方程用蒙特卡罗采样代替纯采样进行估计。
    常见的 R a o − B l a c k w e l l i z e d \bm{Rao-Blackwellized} RaoBlackwellized粒子滤波方程是指线性高斯模型条件分布的边缘化滤波:
    在这里插入图片描述式中, x k \bm{x_k} xk为状态量, y k \bm{y_k} yk为量测量, u k \bm{u_k} uk为任意未知变量。

    滤波步骤:
    已知重要性分布序列 π ( u k ∣ u 0 , k − 1 ( i ) , y 1 : k ) \pi(u_k|u^{(i)}_{0,k-1}, y_{1:k}) π(uku0,k1(i),y1:k)和带权值的样本集

    { w k − 1 ( i ) , u k − 1 ( i ) , m k − 1 ( i ) , P k − 1 ( i ) : i = 1 , 2 , ⋅ ⋅ ⋅ . N } \bm{\{w^{(i)}_{k-1},u^{(i)}_{k-1},m^{(i)}_{k-1},P^{(i)}_{k-1}:i=1,2,\cdot \cdot \cdot.N\}} {wk1(i),uk1(i),mk1(i),Pk1(i):i=1,2,.N}

    则利用RBPF对量测量 y k y_k yk进行解算步骤如下:
    1). 首先提取潜在变量 u k − 1 ( i ) \bm{u^{(i)}_{k-1}} uk1(i),对每个粒子 i = 1 , 2 , ⋅ ⋅ ⋅ , N i=1,2,\cdot \cdot \cdot, N i=1,2,,N计算出卡尔曼滤波的预测均值和预测协方差:
    在这里插入图片描述2). 对每个粒子 i = 1 , 2 , ⋅ ⋅ ⋅ , N i=1,2,\cdot \cdot \cdot, N i=1,2,,N,从相应的重要性分布中提取新的钱潜变量 u k ( i ) \bm{u^{(i)}_k} uk(i):
    在这里插入图片描述3). 计算新的权值:
    在这里插入图片描述由上始可知,卡尔曼滤波的模型参数是所提取潜在变量 u k ( i ) \bm{u^{(i)}_k} uk(i)的条件分布,且其权值归一化为1;式中,似然项为卡尔曼滤波边缘量测量的似然分布:
    在这里插入图片描述4). 根据潜变量 u k ( i ) \bm{u^{(i)}_k} uk(i),对每个粒子执行卡尔曼滤波更新:
    在这里插入图片描述5). 若有效粒子数过少,则执行重采样操作。

    RBPF粒子滤波器在每 k \bm{k} k个时刻产生一个权值样本集

    { w k ( i ) , u k ( i ) , m k ( i ) , P k ( i ) : i = 1 , 2 , ⋅ ⋅ ⋅ . N } \bm{\{w^{(i)}_{k},u^{(i)}_{k},m^{(i)}_{k},P^{(i)}_{k}:i=1,2,\cdot \cdot \cdot.N\}} {wk(i),uk(i),mk(i),Pk(i):i=1,2,.N},因此函数 g ( ⋅ ) \bm{g(\cdot)} g()的期望可近似为:
    在这里插入图片描述同理,RBPF也可表述为一下滤波分布的逼近:
    在这里插入图片描述RBPF中使重要性权值方差最小化的重要性分布,即最优重要性分布为在这里插入图片描述
    卒。

    展开全文
  • 粒子滤波的matlab代码

    2020-03-31 20:58:55
    这是粒子滤波的matlab代码,是一个粒子滤波的简单编写,大家可以自由改写。所需进阶的代码大家自己都可以在此基础上编写出来。
  • RBPF以及PF算法

    2014-12-01 16:50:08
    RBPF 混合粒子滤波以及PF,两者可以做相互比较,适合初学者
  • 针对条件线性高斯状态空间模型, 提出cubature 卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法(CKF-KF), 分别应用CKF 和KF 估计模型中的非线性和线性状态. 该算法对非线性与线性状态均进行cubature 采样, 并将两种样本通过线性方程和量测...
  • 粒子滤波概述

    2017-07-06 21:20:00
    粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种...
  • GMapping-粒子滤波-学习

    2020-08-06 16:49:14
    (1)gmapping是目前应用最广的2D slam 方法,利用RBPF方法,故需要了解粒子滤波算法。scan-match方法在于估计机器人位置(pose),利用梯度下降的方法,在当前构建的地图,与当前的激光点,和机器人位置(pose)为...
  • 基于粒子滤波的SLAM(GMapping)算法分析

    万次阅读 多人点赞 2017-11-21 12:57:42
    在2000年,Murphy应用Rao-Blackwellized粒子滤波算法去解决SLAM问题。Rao-Blackwellized的主要方式是用许多粒子去获取准确的地图。因此减少粒子的数量是优化这一算法的主要挑战。 1 地图构建中的Rao-...
  • 在传统的RBPF算法实现中构建的高误差建议分布会采样计算大量粒子来拟合目标分布,频繁的重采样步骤导致粒子逐渐耗散,浪费大量计算资源.在本文中通过把运动模型信息与观测信息相结合优化建议分布,减少采样粒子数量...
  • 本讲重点 RBPF建图方法的基本定义(什么是RBPF?... RBPF建图方法的算法流程(RBPF如何工作的?) 栅格地图构建(RBPF如何绘图的?) RBPF建图方法的性能改善(如何改善RBPF?) ...
  • 粒子滤波(PF:Particle Filter)

    千次阅读 2010-11-23 21:55:00
    粒子滤波(PF:Particle Filter) 与卡尔曼滤波(Kalman Filter)相比较  粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式...
  • 在2000年,Murphy应用Rao-Blackwellized粒子滤波算法去解决SLAM问题。Rao-Blackwellized的主要方式是用许多粒子去获取准确的地图。因此减少粒子的数量是优化这一算法的主要挑战。 1 地图构建中的Rao-Blackwellized...
  • 粒子滤波(PF:Particle Filter) 与卡尔曼滤波(Kalman Filter)相比较  粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间...
  • 针对采用RaoBlackwellized粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建算法RBPFSLAM)所面临的粒子退化问题,提出了一种改进的采样方法。该方法在原有采样方法的基础上,加入一个用Gibbs采样实现的向后MCMC...
  • 粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种...
  • 【转】粒子滤波

    千次阅读 2009-09-14 08:20:00
    该算法将SLAM问题分解成机器人定位问题和基于位姿估计的环境特征位置估计问题,用粒子滤波算法做整个路径的位姿估计,用EKF估计环境特征的位置,每一个EKF对应一个环境特征。该方法融合EKF和概率方法的优点,既降低...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 10
收藏数 197
精华内容 78
关键字:

rbpf粒子滤波算法