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粒子濾波，粒子濾波要怎么學(xué)習(xí)啊應(yīng)該先學(xué)什么再學(xué)什么一點(diǎn)兒也看不懂啊

來源：整理時間：2024-08-26 07:34:25 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，粒子濾波要怎么學(xué)習(xí)啊應(yīng)該先學(xué)什么再學(xué)什么一點(diǎn)兒也看不懂啊

我以前學(xué)過信號與系統(tǒng)，現(xiàn)在學(xué)粒子濾波，我的步驟是數(shù)字信號處理卡爾曼濾波粒子濾波我老師也叫我看通信原理我在看的時候也有很多不懂，這就要靠自己去看資料了，比如貝葉斯估計

在室內(nèi)定位中，粒子濾波的作用是不斷修正定位的精度。定義：通過尋找一組在狀態(tài)空間中傳播的隨機(jī)樣本來近似的表示概率密度函數(shù)，用樣本均值代替積分運(yùn)算，進(jìn)而獲得系統(tǒng)狀態(tài)的最小方差估計的過程，這些樣本被形象的稱為“粒子”，故而叫粒子濾波。

粒子濾波要怎么學(xué)習(xí)啊應(yīng)該先學(xué)什么再學(xué)什么一點(diǎn)兒也看不懂啊

2，粒子濾波算法是什么時間由誰最先提出來的

我通俗解釋一下,粒子濾波（PF）的應(yīng)用大致這樣：（其實(shí)目標(biāo)跟蹤的理論就是對狀態(tài)向量的實(shí)時估值）設(shè)有一堆樣本,假設(shè)有N個,初始給他們同樣的權(quán)值1/N.這個系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,一般是非線性的,我們只需要知道怎么做才能把這時刻的狀態(tài)值傳播到下一個時刻.具體做法,N個樣本值通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移得下一時刻的樣本預(yù)測值,包含過程噪聲因素.d系統(tǒng)還有一個非線性的觀測方程,通過它得到真正的觀測值Z.這時候,把N個樣本預(yù)測值帶進(jìn)去獲得Z.根據(jù)Z和Z相差的程度,決定對這個樣本的可信程度,當(dāng)然越接近的越好,然后把這些可信程度進(jìn)行權(quán)值歸一化.重采樣環(huán)節(jié),把這些樣本按照權(quán)值進(jìn)行隨機(jī)采樣（權(quán)值越高的,當(dāng)然越容易被抽中.比如說,下一時刻的值,有四個樣本說等于1,有兩個樣本說等于1.5,那么有2/3概率認(rèn)為等于1.這個解釋起來真的有夠復(fù)雜的,一般做起來200~300個樣本獲得的值都接近一樣了,還要設(shè)個2/3n的閾值防止粒子匱乏,也就是防止所有樣本得到相同的后驗(yàn)估計結(jié)果）,獲得的值盡可能接近真實(shí)發(fā)生的情況.循環(huán)2~5

1993年有g(shù)ordon和salmond提出了一種新的基于sis方法的bootstrap非線性濾波方法，從此奠定了粒子濾波算法的基礎(chǔ)。論文：novel approach to non-linear and non-gaussion bayesian state estimation.

粒子濾波算法是什么時間由誰最先提出來的

3，怎樣從實(shí)際場景上理解粒子濾波

過很多教程和視頻，講得最好的莫過于Probablistic Robotics的作者Shrun在Udacity 公開課平臺中的Programming A Robot Car(Artificial Intelligence for Robotics)的Particle Filter這節(jié)課(當(dāng)然你需要把這節(jié)課之前的幾節(jié)也看完才能深入理解)，它的好處在于不僅用簡單的語言講解了基本原理，更給出了實(shí)現(xiàn)算法的代碼教程，我覺得看一大坨公式能增加的理解程度都不如看一小段代碼，甚至自己動手編上一段，這樣就能完全理解了。當(dāng)然公開課上講得還是比較淺的，要想更全面的了解的話還是推薦仔細(xì)研讀Probablistic Robotics。不過這個公開課已經(jīng)足夠你自己動手實(shí)現(xiàn)一個pf出來，你可以用它做一些基本的應(yīng)用了，我上次課程設(shè)計就是通過這個再加上我實(shí)驗(yàn)室采集的機(jī)器人laser的數(shù)據(jù)做了一個簡單的pf定位，還是相當(dāng)有意思的。圖中顯示的是一條軌跡，那些散點(diǎn)是在不同時間段猜測的機(jī)器人的位置，顏色越暖的點(diǎn)權(quán)值越大，綠點(diǎn)則是對應(yīng)時間點(diǎn)的ground truth，所以可以看出這些猜測都挺準(zhǔn)的～

所謂粒子濾波就是指：通過尋找一組在狀態(tài)空間中傳播的隨機(jī)樣本來近似的表示概率密度函數(shù)，用樣本均值代替積分運(yùn)算，進(jìn)而獲得系統(tǒng)狀態(tài)的最小方差估計的過程，這些樣本被形象的稱為“粒子”，故而叫粒子濾波?！　×Ｗ訛V波的作用：　　粒子濾波技術(shù)在非線性、非高斯系統(tǒng)表現(xiàn)出來的優(yōu)越性，決定了它的應(yīng)用范圍非常廣泛。另外，粒子濾波器的多模態(tài)處理能力，也是它應(yīng)用廣泛的原因之一。國際上，粒子濾波已被應(yīng)用于各個領(lǐng)域。在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，它被應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測；在軍事領(lǐng)域已經(jīng)被應(yīng)用于雷達(dá)跟蹤空中飛行物，空對空、空對地的被動式跟蹤；在交通管制領(lǐng)域它被應(yīng)用在對車或人視頻監(jiān)控；它還用于機(jī)器人的全局定位。