c++ - 使用多个连续观测变量的隐马尔可夫模型

Question

我正在尝试使用 HMM 进行位置预测。我有坐标 (x,y)、速度和运动方向。我已将整个空间离散化为小块，用作状态。目标是预测物体在时间t、2t、3t等之后的位置(状态)。

我已阅读多篇关于 HMM 的文章。我还有两个问题:

1. 我可以使用一些轨迹来创建转换矩阵吗？我从坐标到 block (即状态)的映射很简单，因此我可以使用一些样本来创建初始转换矩阵。

2. 如何使用连续可观测值(即位置、速度和方向)定义发射矩阵。如果我假设它们是均值为 0 的高斯分布，我该如何创建初始排放矩阵。

3. 我可以使用 Viterbi 预测时间 t、2t 等之后的位置吗？

看了太多文章，现在真的很迷茫。我将不胜感激一些帮助，以了解我是否朝着正确的方向前进。

此外，什么是用于该目的的良好 C++ 库？

Answer 1

Mlpack ( http://www.mlpack.org/ ) 是一个非常优秀和简单的 C++ 库。

我无法理解您的观察结果和隐藏状态。如果您在它们之间有简单的映射，那么您可能一开始就不需要 HMM。