# -*- 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（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
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
# 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
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
从逻辑上讲，机器人SLAM的过程是：先控制机器人到达一个位姿，然后再进行观测。但是问题出现在了我们是由里程计数据和激光雷达观测数据来求机器人位姿，这就出现了一个逆向的过程即：我们是先有位姿再得到观测数据却变成了先得到观测数据再来求位姿的过程。这就用到了贝叶斯估计。粒子滤波是基于贝叶斯滤波器实现的，也是最典型的应用便是定位问题，主要特性为：贝叶斯
转载
2023-11-03 10:57:50
80阅读
如下这篇文章通俗的解释了粒子滤波，觉得不错转载于此，作为备忘吧！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.
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
今天还有时间，再说说粒子滤波。
粒子滤波这个东西听起来挺玄乎的，从百度百科上看又是什么基于蒙特卡洛方法，又是粒子集表示概率，我原以为是不是和高斯混合模型有什么联系，直到看到了yangyangcv大神写的一篇关于粒子滤波进行物体跟踪的讲解才大概了解这东西是怎么一回事。
以下就以RobHess的粒子滤波为例，讲讲粒子滤波进行目标跟踪的方法和流程。
转载
2024-06-12 22:28:08
33阅读
非参方法，通过蒙特卡洛抽样去估计整体，应用广泛 问题： 重采样 重样本失效 环境越复杂，需要的采样样本量越大
转载
2021-01-22 00:11:00
138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
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
转载
2024-04-18 12:33:03
34阅读
尽管利用高斯逼近能有效解决许多滤波问题，但当滤波分布为多模型或某些状态为离散时，高斯逼近将不再适用。在这种情况下，可选择基于序贯重要性重采样的粒子滤波，该方法通过蒙特卡洛逼近得到贝叶斯滤波方程的解。在学习过程中，不好理解的地方，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的？状态粒子xk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？粒子权重是怎么来的？文章架
原创
2022-12-26 15:32:53
392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
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
