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particle-filter - 在带替换的粒子过滤器中重新采样

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 07:03:30 28 4
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请帮忙。跟踪帧中对象的凝聚算法步骤是:

  • 初始化一个点,在它周围随机选择N个点,设置权重为1/N。
  • 根据动态模型(等速模型)传播点。
  • 现在,使用观察模型计算每个粒子的权重。到现在为止,有N个粒子。
  • 现在,在重采样步骤中,从上述粒子集中挑选 N 个粒子?

  • 什么?我们如何从 N 个粒子中挑出 N 个粒子?

    最佳答案

    我们如何从 N 个粒子中挑出 N 个粒子?

    选择 N 个粒子进行替换,即根据您分配给它的权重,可以多次选择一个粒子。

    如果您有 3 个粒子,重量为 [0.1 0.2 0.7 ] ,则选择第三个粒子两次,第二个粒子选择一个,因此您选择了从 3 个粒子本身中获取 3 个粒子。

    有许多技术可以执行此步骤,即重新采样 N 个粒子。即使我只是尝试为这部分编写代码。

    您可以了解重采样的一些网站是:-

  • Udacity - 机器人人工智能 - Link to the course page
  • IEEE 论文-在线粒子滤波器教程 .... 作者:Arulampalam,gordon maskell,这是一篇被高度引用的论文,几乎每个人都从这里获取了粒子滤波器的引用。
  • 这篇论文是讲座教程,他们很好地解释了重采样,只需遵循算法,我认为您的代码将进行重采样 Link
  • 关于particle-filter - 在带替换的粒子过滤器中重新采样,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19130389/

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