# 粒子滤波算法在Java中的实现
粒子滤波（Particle Filtering）是一种用于非线性和非高斯系统的状态估计的贝叶斯滤波方法。它通过表示状态分布为一组“粒子”，进而根据观测数据对这些粒子的权重进行更新。这种方法在许多领域中都有广泛应用，包括机器人定位、目标跟踪和金融数据分析。
## 粒子滤波的基本概念
在传统的滤波方法（如卡尔曼滤波）中，状态估计假设是线性且具有高斯分布。而在实
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。
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2023-08-03 14:10:00
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上学的时候每次遇到“粒子滤波”那一堆符号，我就晕菜。今天闲来无事，搜了一些文章看，终于算是理解了。下面用白话记一下我的理解。问题表述：某年月，警方（跟踪程序）要在某个城市的茫茫人海（采样空间）中跟踪寻找一个罪犯（目标），警方采用了粒子滤波的方法。1. 初始化：警方找来了一批警犬（粒子），并且让每个警犬预先都闻了罪犯留下来的衣服的味道（为每个粒子初始化状态向量S0），然后将警犬均匀布置到城市的各个区
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2023-07-23 16:08:49
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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
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2024-04-18 12:33:03
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其实，粒子叫作估计器estimator。估计过去叫平滑smoothing，估计未来叫预测prediction，估计当前值才叫滤波filtering。粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。通俗的讲，粒子滤波也是能用已知的一些数据预测未来的数据。我们知道，科尔曼滤波限制噪声时服从高斯分布的，但是粒子滤波可以不局限于高斯噪声，原理上粒子滤波可以驾驭所有的非线性、非高斯系统
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2023-08-05 10:52:13
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1.经典的2DSLAM算法比较：（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）为初始估计值。缺点：依赖里程计（odometry），无法适用无人机及地面小车不平坦区域；无回环；优点：在长廊及低特征场景中建图效果好
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2023-08-06 00:08:34
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粒子滤波器（参见维基百科的解释） 粒子滤波器是一种使用蒙特卡洛方法的递归滤波器，透过一组具有权重的随机样本（称为粒子）来表示随机事件的后验概率。 粒子滤波器能从一系列含有噪声或者不完整的观测值中，估计出动态系统的内部状态。在动态系统的分析中，需要两个模型，一个用来描述状态随时间的变化（系统模型），另一个用来描述每个状态下观察到的噪声（观测模型） 递归滤波器包括： 1预测：利用系统模型，由前一个状态
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2024-03-28 08:18:32
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Monte carlo的思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。因此在滤波过程中，需要用到概率如P(x)的地方，一概对变量x采样，以大量采样的分布近似来表示P(x)。因此，采用此一思想，在滤波过程中粒子滤波可以处理任意形式的概率，而不像Kalman滤波只能处理高斯分布的概率问题。对任意如下的状态方程： \[x(t)=f[x(t-1),u(t)
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2023-09-26 17:00:14
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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
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2023-12-01 13:32:02
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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
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2023-05-29 22:19:46
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# 粒子滤波算法的实现
## 简介
粒子滤波算法（Particle Filter）是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波算法，用于估计系统的状态。它通过使用一组粒子来近似表示系统的后验概率分布，并根据观测数据对粒子进行重采样和权重更新，以逐步减小估计误差。
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现粒子滤波算法。首先，我会提供一个步骤流程表格，然后逐步解释每个步骤需要做什么，并给出相应的代
原创
2023-09-05 20:17:11
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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
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2023-12-18 19:32:40
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无迹粒子滤波算法(UPF)基本粒子滤波 PF 的重要密度函数是先验概率密度，这种方式没有利用最新的观测信息 ，以致于状态变量的估计过分依赖于模型。假使人们建立的系统模型无法准确的表达系统，尤其是当噪声复杂多变时，滤波算法的精度将会大大降低。无味卡尔曼滤波（UKF）是一种基于递归思想的最小均方误差估计，它在计算均值和方差的过程中，会利用最新的观测信息；同时 UKF 利用无味变换，计算后验方 差的精度
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2024-05-09 16:44:38
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基于粒子滤波的目标追踪
particle filter
object tracking
读"K. Nummiaro, E. Koller-Meier, L. Van Gool. An adaptive color-based particle filter[J], Image and Vision Computing, 200
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2024-04-30 17:08:24
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推荐开源项目：简单的SLAM与机器人教程与编程实践-github疯言疯语：
如果你对一个算法有什么用都一无所知，那么学这个算法的难度那就增加了100倍。——知乎@Ai酱首先我们看看粒子滤波怎么用的。我以粒子滤波可以用来机器人自主定位为例。现在已知机器人脑子里面有某个商场的地图，然后它想知道自己到底在哪。注意：现在机器人已知商场地图，并且能看到周围长啥样，需要求机器人位于地图哪个位置（就像我们人自己
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2023-07-28 20:48:10
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目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1)目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2
原创
2022-01-13 10:37:30
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# 粒子群滤波算法在Python中的应用
粒子群滤波（Particle Filter，PF）是一种基于采样的方法，用于解决非线性和非高斯状态估计问题。在许多工程应用中，例如自动驾驶、导航等，粒子滤波因其强大的适应性和鲁棒性而被广泛应用。本文将通过Python代码示例深入探讨粒子群滤波算法的基本原理和实现方法，并展示其工作流程和序列图。
## 粒子群滤波算法原理
粒子滤波的基本思想是通过一组随
原创
2024-10-29 06:18:54
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粒子滤波(PF: Particle Filter)就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。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
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2024-05-21 21:53:48
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从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能
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2024-01-04 17:13:28
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粒子滤波隐式马尔科夫模型，但是在潜在变量的状态空间是连续而不是离散表现典型，但也不完全受限于做出准确的跟踪推断（例如，在一个线性动态系统，潜在变量的动态空间受限于高斯分布，因此使用卡尔曼滤波能做出有效地准确估计）。 在隐式马尔科夫模型和相关模型的语境下，"filtering"指的是决定潜在变量在特定时间下的分布。之所以命名为“
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2023-09-26 21:20:27
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