粒子滤波基于蒙特卡洛方法，用后验概率中随机抽取的粒子集对目标概率密度函数进行近似。本文将简要介绍如何用粒子滤波进行定位并附上相关代码实例。粒子滤波概述粒子滤波，和卡尔曼滤波、一维马尔科夫定位都是贝叶斯滤波的一种方法。其最大特点是原理与实现特别简单。其核心思想是：用很多个粒子代表定位物体，每个粒子有权重w代表该粒子位置的可信度。在prediction阶段，根据物体的控制信息u（速度、转角等）与mot
我认为比较完善的GPU粒子系统应该如下，粒子初始化可以放在CPU里，但是相关数据运算首先要放在GPU里，并且运算后的数据也应该放在显存里，而不是内存里。故用第三篇实现GPU粒子系统不满足，因为他数据是存放在纹理中，要放入VBO里，必需先读取经过内存,然后存放入显存里，这里虽然运算是放入GPU了，但是数据要经过显存-内存-显存的过程，产生不必要的消耗，并且，因为数据是存放在纹理的像素里，故限定在片断
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2023-11-03 11:09:47
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很典型的文章，基本可以展示Python代码到底有多黑魔法。虽然文中有些案例连我都觉得走火入魔，但真的很值得一看。。。原文在：一行 Python 代码自从08年接触Python，就有爱不释手的感觉，逐渐地，有些不忍地疏远了Perl 和Shell编程，因为python 的优雅么？ 不全是，主要是可以高效开发吧。那一行代码可以干什么呢？有趣我孩子的英文名叫andy，也许当初教他写程序的时候，如果先秀一下
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2024-09-30 13:52:10
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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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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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# 如何用Python实现粒子动画
在开发粒子效果之前，让我们先了解一下整个实现流程。粒子是计算机图形学中常用的效果，常见于游戏和动画中。下面是实现此功能的主要步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------------------
# -*- 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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今天我们来学习一下particles.jsParticles.js是一个开源的轻量级JavaScript库，它帮助你创建漂亮的交互式粒子效果。它基于HTML5 canvas元素，能够在背景中生成动态的粒子效果。它可以通过调整不同的选项来定制化粒子形状、数量、大小、颜色、运动速度等等。除此之外，particles.js 还支持响应式设计，可以让效果在不同的设备上呈现出不同的表现。这个库非常适合用于网
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2023-06-01 13:36:56
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文章目录一、导入第三方库二、初始化粒子群算法的相关参数三、定义目标函数四、初始化粒子数和速度五、挑选个体最优解和全局最优解六、迭代优化七、可视化图像 本篇文章以实现如下需求为例，用Python实现粒子群算法：求解 y=sin(10πx）/x x在[1,2] 之间的最大值。所展示代码无脑复制粘贴即可运行。一、导入第三方库from random import random
import numpy
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2023-10-08 12:28:20
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目录粒子滤波： 1.系统的动态模型：运动模型+预测模型2.贝叶斯滤波3.蒙特卡洛采样：4.重要性采样IS：5.序列重要采样SIS：6.权值退化：粒子滤波算法步骤粒子滤波： 粒子
python实现粒子群算法粒子群算法（PSO），又可以叫做鸟群算法，是学者观察模仿鸟群的行为而发展的一种智能搜索算法，和遗传算法一样，也是一种群智能算法。 总的来说，粒子群算法也是一种进化算法，粒子分布在空间中，粒子在空间中的坐标组成的向量可以看做成遗传算法中的个体，或者是鸟群中的一只鸟儿，初始的粒子群是由随机分布于空间中的各个粒子的组成的，转换成数学就是，由很多个列向量组成的矩阵，粒子群就是矩
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2023-09-26 16:59:54
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粒子群算法是智能优化算法的一种，主要思想为借助自然界的群鸟捕食思想，将各大粒子进行随便分布，并且设置其最优行进策略，使其可以获得最优解，多用于进行求解最小值问题，分为局部迭代和全局迭代两种形式，局部迭代方法求解速度慢，但是求解一般不为局部最优，全局迭代求解求解速度快，但是存在求解为局部最优解情况，故一般在这两种做法里进行中和。 粒子群算法重点为速度和位置的转移，核心公式为
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2023-10-20 16:01:48
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PSOIndividual.py
import numpy as np
import ObjFunction
import copy
class PSOIndividual:
'''
individual of PSO
'''
def __init__(self, vardim, bound):
'''
vardim: di
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2023-05-31 23:37:29
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一、火焰和烟的效果图二、火焰的制作1、创建Particle System（粒子系统）（GameObject或鼠标右键->Effects->Particle System）然后将名字修改一下—> fire在Hierarchy面板中选中fire不同运行程序就会看到如下的效果2、fire的参数如下有关unity3D粒子系统基础属性大家可以参考这个copy来的/*Duration:粒子发
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2024-01-06 07:34:24
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更多教程关注公众号《平面设计自习室》 素材： 更多教程关注公众号《平面设计自习室》 操作步骤： 1.首先我们打开需要做特效的图 2.然后复制一个图层，原图留作备份，把拷贝的图层重命名为“背景”，再复制一个命名为“人物”，并将人物图层隐藏 更多教程关注公众号《平面设计自习室》 3.接下就是要在背景图层上，使用套索工具移
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2024-08-27 13:11:35
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# 教你实现粒子群算法中的粒子添加约束
在进入粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）之前，首先要了解这个算法的基本概念。PSO是一种群体智能优化算法，模拟鸟群觅食的行为。在训练过程中，每个“粒子”代表一个候选解，它们在搜索空间中移动以寻找最优解。在实际应用中，我们可能需要对粒子进行一定的约束，以满足特定问题的要求。
本篇文章将分步指导你如何用Python实
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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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
