灰色预测模型代码matlab-particle_Filter:这是python中的局部过滤器实现
灰色预测模型代码matlab
particle_Filter
这是python
Intelligent
Robotics
Systems练习2：Particle
Filter中的部分过滤器实现。
使用地标的移动机器人的蒙特卡洛定位考虑一个平面机器人，其三个DOF
x
=（x，y，θ）在大小为100×100的世界中运行。该世界包括m
=
{（（20，20），
（80，80），（20，80），（80，20）}，如图所示。机器人可以接受两个电机命令，一个转弯运动命令u1，（u1∈[0，2π））和一个向前运动命令u2（u2>
0）。
机器人的确定性运动模型由θ0
=θ+
u1，x
0
=
x
+
u2
cosθ0，y
0
=
y
+
u2
sinθ0给出。为了实现MCL算法，提供了两个Matlab类。
cWorld类定义机器人的世界，并包括绘图功能。
cRobot类初始化世界上具有任意姿势的机器人。
该类包括以下功能：•设置：设置机器人的新姿势•打印：将机器人的姿势打印到Matlab提示中•绘图：在世界上绘图机器人[不同的颜色和不同的绘图样式-“机器人”和可以选择“粒子”]•设置噪声：设置噪声
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[{"title":"（ 5 个子文件 6KB ） 灰色预测模型代码matlab-particle_Filter:这是python中的局部过滤器实现","children":[{"title":"particle_Filter-master","children":[{"title":"Robot.py <span style='color:#111;'> 4.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 4.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Ploter.py <span style='color:#111;'> 410B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main.py <span style='color:#111;'> 2.92KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"World.py <span style='color:#111;'> 922B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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