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无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波

这是介绍机器人定位算法的第四篇-粒子滤波。相对之前提到的卡尔曼滤波，它没有线性高斯分布的假设；相对于直方图滤波，它不需要对状态空间进行区间划分。

粒子滤波的思想

粒子滤波算法采用很多粒子对置信度bel(x(t))进行近似,每个粒子都是对t时刻机器人实际状态的一个猜测。

越接近t时刻的正确状态描述的粒子，生成的概率越大。

粒子更新的过程类似于达尔文的自然选择机制，与当前Sensor测量状态越匹配的粒子，有更大的机会生存下来，与Sensor测量结果不符的粒子会被淘汰掉，最终粒子都会集中在正确的状态附近。

粒子滤波算法

无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第1张图片

计算的过程与递归贝叶斯算法相似。

无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第2张图片

粒子滤波算法的应用

以1维空间机器人的运动为例

无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第3张图片
无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第4张图片
无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第5张图片
无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第6张图片
无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第7张图片
无人驾驶高精度定位技术(3)-粒子滤波_第8张图片

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    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他