|—定位—|—蒙特卡洛方法(定位自身) |              |—卡尔曼滤波器(定位其他车辆) |—高斯函数 |—循环两个过程—|—测量(测量更新) |                            |—运动(预测值) |—更高维度的高斯和卡尔曼 |—追踪的核心代码(一个二维卡尔曼滤波器) 卡尔曼滤波和蒙特卡洛定位方法主要区别: 卡尔曼滤波对一个连续的状态进行估计,蒙特卡洛定位方法得把世界分割成离散的小块. 卡尔曼滤波返回单峰分布结果,蒙特卡洛定位方法返回多峰分布结果. 都是定位…

搬砖到此: A Quick Insight     As I mentioned earlier, it's nearly impossible to grasp the full meaning of Kalman Filter by starting from definitions and complicated equations (at least for us mere mortals). For most cases, the state matrices drop out and…

转 http://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/5462453.html ==========图片版============================================================================== ===================================================================================== 最近学习了一下多目标跟踪,看了看Mat…

How a Kalman filter works, in pictures I have to tell you about the Kalman filter, because what it does is pretty damn amazing. Surprisingly few software engineers and scientists seem to know about it, and that makes me sad because it is such a gener…

贝叶斯网(Bayesian networks)是一种描述随机变量之间关系的语言,构造贝叶斯网是为了概率推理,理论上概率推理基于联合概率分布就行了,但是联合概率分布(基于表)的复杂度会呈指数增长,贝叶斯网(基于图)可以弥补其中的不足,我们利用问题的结构可以把联合概率分布进行分解,从而大大降低计算复杂度. 贝叶斯网是图论与概率论相结合的产物,图论用于描述,概率论用于优化. 许多经典的多元概率模型都是贝叶斯的特例,包括朴素贝叶斯模型(naive Bayes models),隐类模型(latent cl…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性…

静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo…

原文地址http://www.starlino.com/imu_guide.html Introduction There’s now a FRENCH translation of this article in PDF. Thanks to Daniel Le Guern! This guide is intended to everyone interested in inertial MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) sensors, in…

内容: 调试强化学习算法(RL算法) LQR线性二次型调节(french动态规划算法) 滤波(kalman filters) 线性二次高斯控制(LGG) Kalman滤波器 卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法.由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程. 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方…

A Statistical View of Deep Learning (IV): Recurrent Nets and Dynamical Systems Recurrent neural networks (RNNs) are now established as one of the key tools in the machine learning toolbox for handling large-scale sequence data. The ability to specify…