粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟的非线性滤波方法，其核心思想是用随机采样的粒子表达概率密度分布。粒子滤波的三个重要步骤为：1）粒子采样，从建议分布中抽取一组粒子；2） 粒子加权，根据观测概率分布，重要性分布以及贝叶斯公式计算每个粒子的权值；3）估计输出，输出系统状态的均值协方差等。此外 ，为了应对粒子退化现象，还采用了重采样等策略。1. 蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛是一种利用随机数来
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2024-01-29 12:39:37
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粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架的。因此，想要掌握粒子滤波，对于上述两个基本内容必须有一个初步的了解。贝叶斯公式非常perfect，但是在实际问题中，由于变量维数很高，被积函数很难积分，常常会给粒子滤波带来很大的麻烦。为了克服这个问题，它引入了重要性采样。即先设计一个重要性密度，根据重要性密度与实际分布之间的关系，给采样得到的粒子分配权重。再利用时变贝叶斯公式，给出粒子权重的更新公式及
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2023-09-06 11:02:40
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一、基本概念先讲几个坐标系的关系吧，在机器人定位中很重要。 base_link 一般指的是机器人自身的坐标系，随着机器人的移动而移动。 odom的原点是机器人刚启动时刻的位置，理论上这个odom坐标系是固定的不会变化的，但是odom是会随着时间发生漂移且存在累积误差，因此odom坐标系实际上会随着时间移动 map是地图的坐标系，当地图建立完成之后，map坐标系就固定下来了，不会随时间发生变化。 一
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2023-12-28 16:04:45
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机器人导航的三个经典问题 说到机器人的自主导航，简单来说可以归结为由MIT教授JohnJ.Leonard和原悉尼大学教授Hugh Durrant-Whyte提出的三个问题： （1）Where am I？ （2）Where I am going？ （3）How should I go there？ 第一个问题是机器人的定位问题，即如何根据现在观测到的和前面已知的信息，判断机器人
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2024-08-15 11:03:07
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随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。一、移动机器人超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时
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2024-05-24 09:44:28
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本文介绍了一种混合精度求解器，通过结合64位、32位和16位浮点运算来优化SLAM算法中的非线性优化问题，在保持定位精度的同时显著降低计算负载，为资源受限的移动机器人提供更高效的解决方案。 ...
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机器人定位中的卡尔曼滤波与图优化技术
原创
2022-05-19 14:46:18
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一、粒子滤波 粒子滤波（Particle Filter，PF）基于贝叶斯理论，利用了序列蒙特卡洛方法，通过蒙特卡洛模拟实现递推贝叶斯滤波，其核心思想在于解决传统贝叶斯公式中后验概率积分困难、难以求得解析解的问题，即以一系列先验分布的样本的加权来表示后验概率，而不是使用复杂的后验概率密度。 粒子滤波的推导一般可以归纳为包含以下步骤：①理解蒙特卡洛采样；②序贯重要性采样；③重要性重采样。二、理解
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2023-12-01 13:08:43
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在过去二十年时间里，移动机器人逐步进入到工业和商用场景，工业物流搬运、最后一公里配送、安防巡逻、电力巡检等等应用。一方面，是整体产业需求的演进，产业结构的调整，另一方面，与移动机器人定位导航方式的进化息息相关。
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2021-07-15 15:20:21
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前言： 博主在自主学习粒子滤波的过程中，看了很多文献或博客，不知道是看文献时粗心大意还是悟性太低，看着那么多公式，总是无法把握住粒子滤波的思路，也无法将理论和实践对应起来。比如：理论推导过程中那么多概率公式，概率怎么和系统的状态变量对应上了？状态粒子是怎么一步步采样出来的，为什么程序里面都是直接用状态方程来计算？粒子的权重是怎么来的？经过一段时间的理解，总算
在现代社交软件的使用场景中，群聊机器人逐渐成为一种流行的沟通方式。借助于Python，我们可以很方便地实现一个定时发送消息的群聊机器人。接下来的内容将对这个过程进行系统性的记录与复盘，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析、以及扩展讨论。
### 背景描述
在过去的几年中，聊天机器人和自动化消息系统变得越来越重要。从 **2019年** 的社交媒体自动化，到 **2021年** 聊天
我是参考这篇文章使用定时，修改原来通过命令填体温，变成定时填体温得程序，放在了我的机器人上，机器人又在服务器上，完美的自动化,nice
原创
2022-06-09 13:15:25
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# 粒子滤波室内定位实现教程
粒子滤波是一种基于随机采样的贝叶斯滤波方法，通常用于动态系统的状态估计。在室内定位中，粒子滤波可以帮助我们通过传感器数据估计目标的位置。本文将教你如何在Python中实现一个简单的粒子滤波算法。以下是我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------
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
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2023-10-11 22:30:53
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# -*- 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
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2023-10-13 21:46:24
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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，
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2024-03-08 18:19:17
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# 企业微信机器人定时提醒Python实现
## 1. 简介
在企业中，我们经常需要使用机器人来定时发送消息提醒，比如每天早上发送天气预报、每周发送工作报告等。本文将介绍如何使用Python实现企业微信机器人的定时提醒功能。
## 2. 实现流程
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建企业微信机器人 |
| 步骤2 | 编
原创
2023-12-14 07:50:43
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前言
公司各域都有值班制度，安排人处理线上问题
值班排期，工作日一人，周六周日两人（本周和下周的人）
例如：本周z值班，下周s值班，下下周x值班，本周六周日z和s值班，下周六周日s和x值班
因为我们值班表是发送到企业微信的群里的，就考虑建个机器人然后写一个脚本来定时发送值班安排
思路：
获取文件值班列表和值班总人数
根据指针计算当前值班人与下周值班人
每周日更改值班安排
拼接本周与下周值
原创
2023-08-12 21:15:14
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-05-30 21:53:12
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