彩色补偿的matlab代码-mcl:使用粒子滤波器的状态估计和全局定位的蒙特卡洛定位(MCL)算法的实现

上传者: 38632247 | 上传时间: 2021-11-14 14:47:30 | 文件大小: 404KB | 文件类型: -
彩色补偿的matlab代码mcl 蒙特卡洛定位(MCL)算法作为粒子滤波器的实现。 SIR算法的预测和更新步骤略有不同,用于3D状态空间(x,y,θ)中的跟踪问题和全局定位问题。 在MATLAB中进行仿真以进行数据分析,这是KTH应用估算课程的一部分。 背景 目标跟踪:我们要在每个时间步长重复估计对象的位置,因为它提供了有关目标如何从上一个时间步长移动,一些测量值以及目标的初始位置(目标位置)的[不准确]信息。第一个时间步的目标)。 通常,假设过程噪声与状态无关,我们可以将预测步骤分解为两个步骤(应用运动+扩散)。 我在此滤镜中将里程表用作运动模型。 重采样: -Vanilla(多项式)重新采样:执行重新采样步骤的最简单方法。 该方法使用N个随机变量和粒子集权重的累积分布函数(CDF)独立绘制粒子。 -系统重采样(Stochastic Universal re-sampling):一种替代重采样的方法,除了具有更好的方差外,它还具有更好的速度。 两种重采样方法在过滤器中均可用。 数据关联:使用最大似然数据关联算法。 权重和离群值:计算了关联之后,权重和离群值检测方法可以使用诸如粒子平均

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