5.2.4重采样 重采样的过程就是,我们根据各个粒子的权重(也就是概率)来随机可放回式的抽取。那么权重大的粒子被选择的可能性就大,权重小的粒子被选中的几率就小。当然,并不是说权重小就一定不会被选上,权重大就一定会被选上,都是概率的问题。 代码实现如下。其实就是定义一个变量之后,随机可放回的方式抽取粒...
但是点的总数与之前的一样。这也就意味着有一些点可能会被重采样采集多次。 2.5 重采样轮 要实现重采样,其实这个过程还不是特别简单,所以我们引入了一个工具,重采样轮。将所有的点按照权重大小分布在一个圆形里边。 第一步,我们要随机的选取一个索引,表示从一个随机的位置开始。 第二步,我们需要选取一个步进值...
但是在B站,知乎和csdn搜了一圈,对于滤波器的讲解大多都停留在卡尔曼滤波器,有一部分粒子滤波器。但是的讲解就讲到序列重采样(Sequential Importance Resampling),而对于后面的粒子平滑(Partical Smoothing)和滤波器中的参数估计很少有人讲。但是在实际应用中,粒子滤波器的参数估计往往是很重要的一环。比如对于卡尔曼滤波...
最终的估计值可以是四个粒子的平均。重采样环节后,这里的粒子很可能会继续存活,几率会高很多很多倍---这样粒子会聚集在后验概率比较高的区域附近。 粒子滤波完。 3. 概念 3.1 蒙特卡洛 蒙特卡洛(Monte Carlo)是一大类随机算法的总称,它们通过随机样本来估算真实值。可以通过一个例子来理解: 近似 我们知道 约等于 。
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 ...
在HMM框架下，粒子滤波器作为一种高效的非参数化方法，能够适应更复杂的系统动态和观察模型，其核心在于通过粒子（即潜在状态的样本）的加权和重采样来逼近后验分布，从而实现状态估计。本文将分步解析粒子滤波器的关键概念与应用，包括：隐马尔科夫模型（HMM）的推断方法，深入理解HMM如何构建模型、状态转移...
第33卷第8期2007年8月自动化学报ACTAAUTOMATICASINICAVo1.33,No.8August,2007遗传重采样粒子滤波器叶龙王京玲张勤摘要粒子退化现象是影响粒子滤波器性能的一个重要因素.本文针对粒子退化,将遗传机制应片j于粒子重采样,以进化设计解决退化问题.分析并给出了平衡粒子集的有效性与多样性的手段以取得最佳性能的遗传粒子滤波...
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 ...
重采样。N个粒子中,根据每个粒子的权重,判断是否在下一个循环中是否要使用这个粒子。粒子对应权重越高(也就是根据状态转移矩阵得到的预测值和车子身上的传感器得到的值约相似),他被选取的概率就越大。也就是说,一个有99%权重的粒子,也有1%不被选择使用的可能性。
注意,粒子滤波器维护了两个粒子集,用current_set这个变量来做切换,初始化时的值为0,表示当前集合;具体的切换操作,跳转到粒子重采样函数中查看,pf_update_resample。 粒子集的定义:定义了kdtree,粒子簇,滤波器的统计学参数。这部分的参数含义,以及为什么定义粒子簇,也需要看《概率机器人》。