贝叶斯滤波器(Bayes Filter)是无人驾驶汽车中高精定位相关的基础技术,同时也是机器人技术中的基础算法。 如上图,开始机器人不知道自己在哪里,跟人在陌生的环境中一样,一脸茫然,觉得四周哪里都一样,对机器人来说就是在任何地方的置信度都相等。 置信度(Belief)是什么 要让机器人理解物理世界,就需要给机器人安装...
3.1 基本贝叶斯滤波算法 大多数计算置信度的方式都是通过贝叶斯滤波(Bayes filter)算法给出的。推导过程这里不细述,具体可以去看《概率机器人》,或者其它地方的推导方式。直接给出其算法程序,记住贝叶斯滤波的两步: 1、预测prrediction(或者叫控制更新control update):这个...
到时刻的控制数据流()记为t1到t2时刻的控制数据流(t1≤t2)记为ut1:t2=ut1,ut1+1,ut1+2,…,ut2 状态变量的置信度记为状态变量xt的置信度记为bel(xt) 执行控制量后,进行观测之前的状态变量的置信度记为执行控制量ut后,进行观测zt之前的状态变量xt的置信度记为bel¯(xt) 引用 P(x∣y,z)=p(...
(一):细说贝叶斯滤波:Bayes filters 认知计算,还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起,本文主要是对《Probabilistic Robotics》中贝叶斯滤波器部分的详细讲解。 这一部分,我们先回顾贝叶斯公式的数学基础,然后再来介绍贝叶斯滤波器。 (一). 概率基础回顾 我们先来回顾一下概率论里的基本知识: 1.XX: 表示一个随机变量,如果它...
【易懂教程】我是如何十分钟理解与推导贝叶斯滤波(Bayes Filter)算法? 2019-07-30 20:01 −“很多时候一些算法看起来极其复杂,极其难懂。不是因为我们愚不可及。而是因为我们看到的已经是别人省略过很多步骤和省略很多脑海中思考过的思路最后呈现出的公式和文字。... ...
本文是从例子的角度来讲解贝叶斯滤波。如果你想看贝叶斯滤波的理论推导的话可以看这篇文章《我是如何十分钟理解与推导贝叶斯滤波(Bayes Filter)算法?》。不懂贝叶斯滤波理论也凭直觉可以看懂本文的例子和Python代码实践。 例子的背景介绍 假设有一个机器人它在困在一个管子里面了,只能前进或后退。管子的长度是20cm。机...
贝叶斯滤波公式(Bayes Filter)是一种用于处理状态估计问题的数 学工具。它基于贝叶斯定理,可以通过先验概率和观测数据来推导 出后验概率。 贝叶斯滤波公式的应用范围很广,尤其是在机器人领域中。例如, 机器人需要通过传感器获取环境信息并进行定位,就可以采用贝叶 斯滤波公式来进行状态估计。 贝叶斯滤波公式的基本思想是...
Bayes' theorem is a formula to incorporate new information into existing information. 表示归一化操作,上面两个公式都是贝叶斯定理思想的表现形式。 本节同样采用举例子的方式来帮助我们理解离散贝叶斯滤波器,假设我们有一个可以报告自己宠物狗位置和运动信息的传感器,我们的目的是尽可能利用它准确的估计出dog在房间的...
引用格式 胡玉梅, 潘泉, 胡振涛, 郭振. 基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法. 自动化学报, 2023, 49(10): 2094−2108 DOI 10.16383/j.aas.c210964 A Novel Noise Adaptive Variational Bayesian Filter Using Natural Gradient HU Yu-Mei1, 2, 3 PAN Quan1, 2 HU Zhen-Tao4 G...
伪代码: FILTER( BEL(x), D ): K=0 IF D is sensor data then: FOR all x do: BEL_NEW(x) = p(y|x)BEL(x) K = K+BEL_NEW(x) FOR all x do: BEL_NEW(x) = BEL_NEW(x) / k ELSEIF D is action command then: FOR all x do: BEL_NEW(x) = ∑[ p(x|t,x') BEL(x')...