善始善终,这篇文章是Coursera课程Robotics: Estimation and Learning最后一周的课程总结.里面的小哥讲得不是很清晰,留下的作业很花功夫(第二周课程也是酱紫). 这周讲的是使用蒙特卡罗定位法(Monte Carlo Localization,也作Particle Filter Localization)进行机器人定位(Localization).这篇总结分为两部分: 问题介绍和算法步骤 使用雷达数据进行的小实验 1. 蒙特卡罗定位 在第三周中,我们讲到了机器人在…

1. 蒙特卡罗定位 定位:机器人知道地图信息的情况下如何利用传感器信息确定自己的位置(Localization). 有人会说,定位是不需要地图信息的.机器人知道初始位置,知道左右轮的速度,就可以算出在一段时间内左右轮分别走了多少距离,进而算出机器人的转角和位移,以便更新位置信息.但是显然,这种方法存在很大的问题.首先,速度是传感器获得的,然而传感器是有精度限制的,这就意味着误差的存在,对时间积分求距离误差就更大了:另外,机器人也可能存在打滑之类的机械问题.结合地图来对机器人进行定位能有效减小误差…

Video来源地址 一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去.一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波.从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理.根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Impor…

先介绍概念:来自百科 粒子滤波指:通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数,再用样本均值代替积分运算,进而获得系统状态的最小方差估计的过程,波动最小,这些样本被形象的称为"粒子",故而叫粒子滤波.  粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法(Sequ…

Kalman Filter Cons: Kalman filtering is inadequate because it is based on the unimodal Gaussian distribution assumption, and it can't represent simultaneous alternative hypotheses. It works relatively poorly in clutter which causes the density to be…

一.背景 与卡曼滤波不同的是,粒子滤波假设隐变量之间(隐变量与观测变量之间)是非线性的,并且不满足高斯分布,可以是任意的关系. 求解的还是和卡曼滤波一样,但由于分布不明确,所以需要用采样的方法求解. 二.重要性采样(importance sampling & SIS) 重要性采样(IS)需要计算p(zt|x1,...,t), t与t-1之间没有递推关系,不易求解 为此引入SIS,转换成求解p(z1,...t|x1,...t),且能够推出递推关系,方便求解 三.重采样Basic Particle…

我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物…

目录 论文来源 摘要 基本概念 1.时变信道 2.粒子滤波 3.高斯粒子滤波 4.辅助粒子滤波 比较 借鉴之处 论文来源 International Conference on Communication and Signal Processing, April 4-6, 2019, India,Gargi Rajam, P. Sandeeptha and Sudheesh P 摘要 无线通信系统是从一个设备到另一个设备的传输介质.由于多径和多普勒频移,无误差传播变得不可能被实现.信道估计作为一…

1)初始化阶段-提取跟踪目标特征 该阶段要人工指定跟踪目标,程序计算跟踪目标的特征,比如可以采用目标的颜色特征.具体到Rob Hess的代码,开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域,然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图,即为目标的特征.直方图可以用一个向量来表示,所以目标特征就是一个N*1的向量V. 2)搜索阶段-放狗 好,我们已经掌握了目标的特征,下面放出很多条狗,去搜索目标对象,这里的狗就是粒子particle.狗有很多种放法.比如,a)均匀的放:即在整个图像平面均匀的撒粒子(u…

摘要:在这篇论文中,作者提出一种鲁棒视觉跟踪的多任务相关粒子滤波琪跟踪算法(MCPF).作者首先向我们展示了多任务相关滤波器,该滤波器在训练滤波器模板的时候可以学习不同特征之间的联系.本文提出的MCPF旨在挖掘MCF和粒子滤波的性能,同时使其二者互补.与现存的相关滤波器和粒子滤波器相比,本文提出的算法有以下几大优点:1.本文提出的算法可以通过MCF使采样粒子聚焦在目标可能的位置,从而具有较强的鲁棒性:2.本算法通过粒子采样策略可以有效地解决大尺度变化问题:3.与传统的粒子滤波器相比,本文可以使用…