# -*- coding: utf-8 -*-
from math import *
import random
# 机器人四个参照物
landmarks = [[20.0, 20.0], [80.0, 80.0], [20.0, 80.0], [80.0, 20.0]]
# 地图大小
world_size = 100.0
class robot:
def __init__(self
转载
2023-10-13 21:46:24
10阅读
前言：粒子滤波器相较于卡尔曼滤波器或者UKF无迹卡尔曼滤波器而言，可以表达强非线性的变换且无需假设后验分布为高斯分布，在描述多峰分布时具有非常大的优势。粒子滤波器被广泛的应用于机器人系统中，如著名的Gmapping算法便是在粒子滤波器的基础上实现的，但是当前网络中对粒子滤波器的描述往往浅尝则止或长篇大论，导致学习起来往往是了解大概流程而不懂实际代码实现，无法应用于自己机器人中或困于理论推导。因此本
转载
2023-12-01 13:32:02
119阅读
粒子滤波（Particle Filter）是一种用于状态估计的概率滤波方法，常用于机器人定位和目标跟踪等领域。在Python中实现粒子滤波算法可以通过以下步骤完成：
**1. 初始化粒子集合**
首先，我们需要创建一个粒子集合，其中每个粒子表示我们对系统状态的一个假设。每个粒子由一组状态变量构成，例如位置和速度。我们可以通过随机生成一组状态变量的值来初始化粒子集合。
```python
imp
原创
2024-01-11 06:31:50
85阅读
粒子滤波（Particle Filter）是一种基于贝叶斯理论的递推估计方法，广泛应用于目标跟踪、状态估计等领域。与传统的卡尔曼滤波不同，粒子滤波使用随机采样方法，通过一组随机粒子表示状态的概率分布，可以处理非线性和非高斯噪声的情况。在这篇博文中，我们将探讨粒子滤波的Python实现，包括其技术背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南。
---
粒子滤波的技术定位可以追溯到20世
# 使用Python实现粒子滤波
粒子滤波是一种用于估计动态系统状态的非线性跟踪算法。在这篇文章中，我们将学习如何在Python中实现一个简单的粒子滤波过程。以下是整个实现流程的简要概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义状态空间和观测空间 |
| 2 | 初始化粒子 |
| 3 | 预测步骤 |
| 4 | 更新步骤 |
| 5
原创
2024-09-04 05:53:14
71阅读
# 粒子滤波代码实现步骤
## 1. 粒子滤波简介
粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，用于估计系统状态。它通过随机采样的粒子表示系统的状态空间，并根据观测数据对粒子进行权重更新和重采样，从而逐渐收敛于真实的系统状态。
## 2. 粒子滤波实现步骤
下面是粒子滤波的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化
原创
2023-09-15 10:41:14
241阅读
粒子滤波学习记录1.概况粒子滤波是贝叶斯滤波中一种非参数实现。它的出发点是利用一系列从后验概率分布中采样的粒子去表示这个后验概率。优点在于它可以表示各种奇形怪状的分布，也可以应对非线性变换。参数估计与非参数估计：比如下面的例子，假设有一个分布，那么参数滤波会先确定它是个高斯分布，然后求出它的概率密度函数（由均值、方差等参数给出）；而粒子滤波不去纠结这个分布的具体函数是什么，而是利用从这个分布采样出
转载
2023-11-10 08:25:22
91阅读
ImageFilter模块提供了滤波器相关定义，这些滤波器主要用于Image类的filter()方法。一、ImageFilter模块所支持的滤波器当前的PIL版本中ImageFilter模块支持十种滤波器：1、BLUR方法ImageFilter.BLUR为模糊滤波，处理之后的图像会整体变得模糊。例子：from PIL import ImageFilter,Image
im02 =Image.ope
转载
2023-09-07 17:54:16
125阅读
粒子滤波实现刀具寿命预测（附python代码）（代码更新，增加重采样函数）背景介绍刀具失效是加工过程中的主要问题，通过多特征融合方法实现刀具磨损量预测后建立了刀具的健康指标。接下来就是利用得到的健康指标对刀具的剩余寿命进行预测。粒子滤波则是一种常用的方法。 关于粒子滤波的理论知识参见粒子滤波理论。 本文主要讲解通过python简单实现基于粒子滤波的刀具寿命预测思路以及简要的代码。粒子滤波的主要流程
转载
2023-10-11 22:30:53
205阅读
我们用简单且直白的话来讨论首先，我们来说说为什么需要采用概率论的方法来进行定位？高票答案已经把状态方程和观测方程的公式给出来了，而且关于公式的内容解释也非常的完善了。我这里主要讲给刚入门的同学们听。相信学过现代控制原理的同学都明白，状态方程是根据上一时刻的状态对这一时刻的估计，好，问题来了，为什么要估计，因为我们采得到的图像有噪声(或者直接说有误差，简单的大白话的感觉就是，你遍历的图像数据，第一，
转载
2024-03-08 18:19:17
43阅读
ortance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。 尽管算法中的概率分布只是真实分布的一种近似，但由于非参数化的特点，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约，能表达比高斯模型更广泛
转载
2023-12-18 19:32:40
43阅读
重采样主要是为了解决经典蒙特卡洛方法中出现的粒子匮乏现象。其主要思想是对粒子和其相应的权值表示的概率密度函数重新进行采样。通过增加权值较大粒子和减少权值较小粒子来实现。重采样虽然可以改善粒子匮乏现象，但也降低了粒子的多样性。两种较为常用的重采样算法：轮盘赌、低方差采样。一、轮盘赌（独立随机采样）每个粒子对应的权重大小就是图中各奖项对应的面积大小。每次采样就是转动一次转盘。
转载
2023-11-06 22:54:19
334阅读
文档下载链接： 粒子滤波算法是一种非线性的滤波方法。其大致思路如下（这里以图像目标（人）跟踪为例）： 1、 首先在整个图像中随机初始化一些粒子点，并对每个粒子点分配权值 2、 在视频中框出待跟踪目标 3、 更新权值，增加靠近框出的目标粒子权值 4、 根据状态转移矩阵和测量数据，对粒子权重，对粒子进行重采样粒子滤波示过程示意图 初始化图像粒子点和权重 框出待跟踪目标 更新权重，其中权重较小的直接舍弃
转载
2024-02-04 01:59:38
264阅读
粒子滤波Matlab代码，很详实。看完秒懂！本文地909
转载
2022-08-06 01:11:46
784阅读
# 粒子滤波器 Python代码实现
## 简介
粒子滤波器是一种用于非线性和非高斯系统状态估计的滤波器。它通过表示潜在系统状态的一组粒子，以及使用观测数据对每个粒子进行加权，来近似地估计系统的状态。
在本文中，我将向你介绍粒子滤波器的实现过程，并提供相应的Python代码来帮助你理解和实践。首先，我会介绍粒子滤波器的基本步骤，并使用表格展示每个步骤的详细内容。然后，我会逐步解释每个步骤需要
原创
2023-08-10 03:44:31
206阅读
粒子滤波是一种用于估计动态系统状态的有效方法，广泛应用于机器人、计算机视觉、金融等领域。我们将通过Python实现粒子滤波的方法详细记录下来，内容涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
为了顺利实现粒子滤波，我们需要首先准备好相应的环境。以下是支持的技术栈，确保兼容性：
- **Python**（版本3.6及以上）
- **NumPy**（用于高效
1 #转
2 # -*- coding=utf-8 -*-
3 # 直接运行代码可以看到跟踪效果
4 # 红色的小点代表粒子位置
5 # 蓝色的大点表示跟踪的结果
6 # 白色的方框表示要跟踪的目标
7 # 看懂下面两个函数即可
8 from numpy import *
9 from numpy.random import *
10
11 def resample(weight
转载
2023-05-29 22:19:46
269阅读
该博文集成了几个重要的参考博客，首先感谢这些博主的讲解和实现，因此是转载，不是原创。一. 首先从通俗易懂的层面来理解一下粒子滤波，主要是博主(饮水思源)的博客。粒子滤波可以先分为几个主要的阶段：初始化阶段 ---> 预测阶段--->矫正阶段--->重采样--->滤波初始化阶段：主要就是选定粒子数量。也就是博主所说的放狗去搜索目标；放狗的方式有很多中，一种是让他们均匀分布，第
转载
2023-10-12 21:39:19
115阅读
# Python粒子滤波
## 引言
粒子滤波（Particle Filter）是一种用于非线性非高斯系统中状态估计的强大工具。它可以有效地处理非线性系统和非高斯噪声的情况，因此在机器人定位、目标跟踪、传感器融合等领域得到了广泛应用。在本文中，我们将介绍粒子滤波的原理，并用Python实现一个简单的粒子滤波器。
## 粒子滤波原理
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟的状态估计方法。其基本思想是
原创
2023-08-26 08:20:34
382阅读
粒子滤波原理粒子滤波是基于蒙特卡洛仿真的近似贝叶斯滤波算法。我们可以从贝叶斯滤波的过程来相应的给出粒子滤波的过程。贝叶斯滤波公式推导分为两步，详细推导过程请见：崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特卡洛法与贝叶斯网络。第一步为状态预测，即通过上一时刻的状态量和当前时刻的控制量预测当前时刻的状态量： 第二步为量测更新，即通过当前时刻的观测量来修正当前时刻状态量的预测量： 式中代表归一化常数。
转载
2023-08-03 14:10:00
124阅读
