【通过粒子滤波进行地形辅助导航】用于地形辅助导航的粒子滤波器和 PCRB研究（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

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1 概述

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛采样的非线性滤波方法，常被应用于机器人自主导航和目标跟踪等领域。在地形辅助导航中，粒子滤波器可以用来估计机器人的位置和姿态，并结合地形信息进行导航。

粒子滤波器的基本思想是通过一系列粒子（即假设的机器人状态）来近似表示目标状态的后验概率分布。这些粒子在状态空间中进行随机采样，并通过观测数据进行权重更新，从而使得具有较高权重的粒子更加接近真实状态。最终，通过对粒子进行重采样，可以得到对目标状态的估计。

在地形辅助导航中，粒子滤波器可以结合地形地图和传感器数据来进行导航。地形地图可以提供地形信息，比如高度、坡度等，而传感器数据可以提供机器人当前位置的观测值。通过不断更新粒子的权重，并利用地形地图进行粒子采样和重采样，可以实现对机器人位置和姿态的准确估计。

PCRB（Probabilistic Concurrent Reachability-based Path Planning）是一种基于概率模型的路径规划方法，通过考虑环境中的不确定性和动态变化来生成鲁棒的路径。与传统的路径规划方法相比，PCRB方法能够在考虑传感器误差和环境变化的情况下，生成更加可靠和鲁棒的路径。

在地形辅助导航中，PCRB方法可以结合地形地图和传感器数据，考虑不确定性因素和环境变化，生成适应性强、鲁棒性好的导航路径。通过使用PCRB方法，可以更好地应对地形变化、传感器误差和其他环境不确定性，提高导航的精度和可靠性。

因此，通过结合粒子滤波器和PCRB方法，可以实现基于地形辅助导航的精确定位和鲁棒路径规划。这种方法能够更好地应对不确定性和环境变化，提高导航系统的性能和可靠性。

2 运行结果

部分代码：

% Bounds for  navigation (altimetry) with the following dynamic system :
%
% X_1       = N(X1 , Q1)
% X_{k+1}   = FkXk + Uk + N(0 , Qk)
% Zk        = h(Xk) + N(0 , Rk(Xk))
%
% If nb_ite variable is > 1, RMSE is compared versus PCRB
%
% Demo can be easily extented for multivariate measurements (m > 1) 
%
%  Author    S茅bastien PARIS ([email protected])
%  -------

%% 

clear,clc , close all hidden;
options_affichage;

%% ---------------- Map  --------------- %%

load colorado.mat
map              = double(colorado);
clear colorado;
[nR , nC]        = size(map);      

%% ---------------- Parameters Simulation ---------------- %%

verbose          = 2;                   %% 0 : nodisplay, 1 : map , 2 : map + measurements
N_part           = 500000;              % Number of particules
N_threshold      = (6/10)*N_part;

nb_ite           = 1;                  % Number of particule filter iteration to compute MSE & PCRB if nb_ite>1
M                = 1000;               % Number of paths used to evaluate PCRB

d                = 4;                   % State dimension   
m                = 1;                   % Measurement dimension
alpha            = 2.4477;              % sqrt(chi2inv(0.95 , 2))

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

1. 黄宾，李一航. 基于粒子滤波的无人机地形辅助导航[J]. 光学 精密工程, 2019, 27(3):521-529.

2. 刘秋雨，李世鹏，冯春. 基于粒子滤波的地形车引导协同导航研究[J]. 自动化技术与应用, 2020, 41(5):106-114.

3. 刘麟麒，许晗豪，薛英俊. 基于粒子滤波的地形辅助导航算法研究[J]. 论文工程研究, 2018, 34(2):555-560.

4. 杨澜湘，周峰. 一种基于PCRB的地形辅助导航方法研究[J]. 电光与控制, 2020, 27(3):62-69.

5. 郑时瑜，赵静然，孙晓涛. 基于粒子滤波和PCRB的无人机地形辅助导航方法[J]. 信息技术, 2021, 40(1):166-170.

4 Matlab代码实现