machine-learning - 粒子过滤器以获得最可能的轨迹

Question

我已经实现了一个粒子过滤器来定位机器人。如果我想获得最有可能的路径集，最好的方法是什么？

我想知道采用最高权重的粒子是否是正确的方法？

Answer 1

首先，每个粒子应该跟踪其路径。这可以通过向每个粒子添加路径点列表来完成。当你想得到最有可能的路径时，可以从权重最大的粒子开始走路径。这与在每个时间步中采取最可能的位置并将它们聚合为最可能的路径不同!

您还可以使用粒子所有路径的加权平均值。这取决于您期望的分布。当它只有一种模式时，这可能会给出更精确的路径。相反，如果您期望多峰分布(假设有一个障碍物，其中一半粒子通过左侧，另一半粒子通过右侧)，则加权平均值可能会给出错误的结果。

我会坚持使用权重最高的粒子。