滤波器的缺点：EKFSLAM不仅要维护自身的状态，还需要维护地图（特征） 于是必须在内存上做出牺牲，比如500个特征，每个特征在二维环境中是两个点（x轴、y轴），矩阵变为1000x1000，若是三维环境，则1500x1500，状态的方差矩阵规模会变得十分巨大，对计算效益要求很高粒子滤波器：随机撒点（每个点都相当于一个机器人），通过landmark和传感器观测数据来更新点，最后收敛。但是粒子滤波器存
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2024-05-16 09:41:52
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前几天偶然看到一个叫卡尔曼滤波的家伙，闲来无事搜来看看，看的是迷迷糊糊，一会儿这里说是做时间序列平滑的，一会儿这里是说滤波的，一会儿说可以预测未来值，但预测不又需要当前的观测值么，那能不能进行多步预测呢，反正搞得是迷迷糊糊。直到我在百度百科上看到一句话，让我醍醐灌顶！ 就是说，卡尔曼滤波对于过去位置的估计叫插值或平滑，对当前位置的估计叫滤波，感觉这俩差别不大，因为都可以搞到观测值嘛
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2024-05-20 17:54:52
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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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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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内容简介本书主要介绍粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。为方便读者快速掌握粒子滤波的精髓，本 书采用原理介绍 实例应用 MATLAB 程序仿真 中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。 本书共 9章，第 1章绪论，介绍粒子滤波的发展状况；第 2章简略地介绍 MATLAB 算法仿真编程基础，便于零 基础的读者学习后续章节介绍的原理；第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础；第4章介
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2024-07-24 12:34:15
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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
粒子滤波作为视觉SLAM中后端进行状态估计的主要算法之一，很好的完成了扩展卡尔曼滤波无法有效处理的复杂状态方程下的状态估计任务。这篇文章详细地描述了粒子滤波的思想历程，即如何一步步从简单的状态估计、采样、应对多样性缺失，最后到得到相对满意的粒子滤波的算法的思路，最后简单讲解了粒子滤波的两大应用：状态估计和目标跟踪。该文很好地符合了为解决问题而一步步演进算法的思路，对为什么要使用粒子滤波技术给出了很
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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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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# -*- 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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粒子滤波： 相对于卡尔曼滤波，粒子滤波只有在系统非线性较明显时有精度提升，以及观测值不能进行线性化处理时（如地图的穿墙约束），但粒子滤波的计算量是卡尔曼滤波的数倍及以上。如果不满足上列条件，粒子滤波并不能带来定位精度上的优势，反而增加了系统计算量。 卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波
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。
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2023-11-06 22:54:19
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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
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2024-02-04 01:59:38
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卡尔曼滤波、粒子滤波的滤波含义filtering is weighting（滤波即加权）。滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。其实卡尔曼、粒子是叫估计器estimator。估计estimate当前值叫滤波filtering，估计过去叫平滑smoothing，估计未来叫预测prediction。不过为了方便，往往就叫滤波器了。明确一下插值、滤波、预测这三者的区别或许能解答题主的疑惑插值，就是用
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2024-10-16 11:24:29
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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
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2023-05-29 22:19:46
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# 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
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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
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2023-10-12 21:39:19
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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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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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