原文链接：https://blog.xxcxw.cn/2019/08/10/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e7%b2%92%e5%ad%90%e6%bb%a4%e6%b3%a2%e7%9a%84tbd%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bb%bf%e7%9c%9f-matlab%e4%bb%bf%e7%9c%9f/目标跟踪的最终目的是在最小的误差下确定目标的位置，而在无线传感器网络

粒子滤波代码详解构建粒子和权重创建NP个粒子和粒子的权重并初始化px=np.matrix(np.zeros((4,NP)))#Particlestorepw=np.matrix(np.zeros((1,

pengxinyi-up/mobile-grab-Robot目录一、往期回顾二、机器人系统设计1、ROS机器人（仿真+实物）2、模型建立及仿真场景3、硬件连接及实物图4、系统结构三、算法说明1、Gmapping粒子滤波建图

粒子滤波是在贝叶斯滤波的基础上，结合蒙特卡洛方法实现递推后验概率。对于一般的线性高斯系统有比较好的效果，但是对于一般的非线性非高斯系统，贝叶斯滤波效果并不好。

整篇转自：https://blog.csdn.net/zkl99999/article/details/46619771/转自http://blog.csdn.net/karen99/article/details/7771743卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只

ImprovedTechniquesforGridMappingwithRao-BlackwellizedParticleFilters源码阅读详解GMapping原理分析gmappinig的重点是扫描匹配和粒子滤波

1、粒子滤波算法粒子滤波是一种贝叶斯次优估计算法，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件，并在一定程度上解决了粒子样本匮乏问题，因此，近年来该算法在许多领域得到成功应用。

粒子滤波的理论实在是太美妙了，用一组不同权重的随机状态来逼近复杂的概率密度函数。其再非线性、非高斯系统中具有优良的特性。opencv给出了一个实现，但是没有给出范例，学习过程中发现网络上也找不到。

1.写在前面最近在看视频跟踪方面的一些硕博士毕业论文，几乎看到的每一篇都会涉及到粒子滤波算法，所以这段时间花了很多时间在看相关的内容。

概述粒子滤波，也就是ParticleFilter，简写PF。

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。

前言：博主在自主学习粒子滤波的过程中，看了很多文献或博客，不知道是看文献时粗心大意还是悟性太低，看着那么多公式，总是无法把握住粒子滤波的思路，也无法将理论和实践对应起来。

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。

最近又重新看了一遍粒子滤波的推导，对前面学习过程中存在的一些疑问，有了一点点自己的理解。

随着研究的深入，应用于运动物体跟踪的算法也越来越多：从最简单的“帧差法”，到“背景消减法”到“模板匹配法”，到带有预测功能的“卡尔曼滤波”和“粒子滤波”等算法，都在不断地提高对运动目标检测和跟踪的准确性和高效性

文章目录ParticleFilterSIS参考文献ParticleFilterKalman滤波根据线性高斯模型可求得解析解，但是在非线性、非高斯的情况下无法得到解析解，对这类一般的情况，则要采用粒子滤波的方法对于复杂的概率分布

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。

最近一段时间，终于从纷繁的文献中走出来了，大致能缕清楚卡尔曼滤波，粒子滤波，动态贝叶斯网络之间的关系了。写一篇学习日志，mark一下，用通俗易懂的话帮助自己理解那些莫名其妙的公式。

的作用就是根据外部传感器的信息来驱动机器人完成导航.至于具体是如何实现的,我以后将对每一个包都会进行介绍和分析(欢迎关注),下面先看看这个框架中每个功能包的介绍.各功能包介绍amcl：amcl的作用是根据机器人自身的里程数值以及地图特征，利用粒子滤波修正机器

这说明，粒子滤波器的input就是这三个东西（当然还要有计算其他东西所需要的参数）。

关于卡尔曼滤波和粒子滤波最直白的解释卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只好耐心学习和理解了

udacity的term2的最后一个project周一提交，周五才审核通过，好吧，总算完成了term2，五次作业分别是ekf（扩展卡尔曼滤波）、ukf（无迹卡尔曼滤波）、Particlefilter（粒子滤波

从粒子滤波谈起我假设读者都或多或少了解过粒子滤波的原理。不过，保险起见，还是再解释一遍比较好。简单来说，在机器人定位问题中，我们想要估计机器人的位置和姿态。

无论使用基于粒子滤波器还是基于图形的SLAM方法，估计的位姿和建图中的累积误差都使得回环检测变得困难。相机具有信息丰富的优点，但是距离短，计算负担相对较高。

描述（扩展）卡尔曼滤波与粒子滤波，你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有？除了视觉传感，还用过其

概率机器人状态估计的基础知识在机器人定位及状态估计的问题中，有着各种滤波器，如大名鼎鼎的卡尔曼滤波器，以及信息滤波、直方图滤波、粒子滤波等，但这些滤波的本质仍然是贝叶斯滤波，贝叶斯滤波是对该问题的一般性解决方法的描述性算法

文章目录毫米波雷达原理线性调频信号距离估计角度估计定位与建图算法引言内部传感与外部传感马尔可夫假设贝叶斯滤波粒子滤波定位算法马尔可夫定位蒙特卡洛定位建图算法占据栅格地图同时定位与建图算法小结参考文献毫米波雷达原理线性调频信号该雷达的核心是一种特别的线性调频脉冲信号

粒子滤波器一般用在激光ＳＬＡＭ，不用在视觉。利用概率论推导比较简单，见视觉十四讲ＳＬＡＭ（Ｐ243)假如用ＥＫＦ存储路标,

原文链接：https://blog.xxcxw.cn/2019/08/10/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e7%b2%92%e5%ad%90%e6%bb%a4%e6%b3%a2%e7%9a%84tbd%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bb%bf%e7%9c%9f-matlab%e4%bb%bf%e7%9c%9f/目标跟踪的最终目的是在最小的误差下确定目标的位置，而在无线传感器网络

一、AMCL1>算法原理：AMCL算法根据订阅到的地图数据配合激光扫描特征，使用粒子滤波获取最佳定位点，该点称为Mp(pointonmap)，它是相对于地图map上的坐标，也就是base_link相对map

重采样主要是为了解决经典蒙特卡洛方法中出现的粒子匮乏现象。其主要思想是对粒子和其相应的权值表示的概率密度函数重新进行采样。通过增加权值较大粒子和减少权值较小粒子来实现。重采样虽然可以改善粒子匮乏现象，但也降低了粒子的多样性。两种较为常用的重采样算法：轮盘赌、低方差采样。一、轮盘赌（独立随机采样）每个粒子对应的权重大小就是图中各奖项对应的面积大小。每次采样就是转动一次转盘。但这种采样方式有一些缺点，

1、前言粒子滤波器是一新类型的非线性滤波器，已成为一个解决非线性滤波问题的重要工具，因为它能应用于很多领域，如信号处理、雷达和声音媒体的目标跟踪、计算机视觉、神经计算。

目标跟踪的算法有很多，像Mean-Shift、光流法、粒子滤波、卡尔曼滤波等传统方法，也有TLD、CT、Struct、KCF等掺杂了某些“外力”，不那么纯粹的方法。

粒子滤波ParticleFilter1.1贝叶斯滤波（Bayesfilters）1.1.1马尔科夫假设1.1.2贝叶斯滤波算法推导1.2蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)1.2.1蒙特卡洛方法

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RobHess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

转自http://blog.csdn.net/karen99/article/details/7771743卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只好耐心学习和理解了。一直很想把学习的过程记录一下，让大家少走弯路，可惜总也没时间和机会，直到今天。。。我一直有一个愿望，就

三种滤波的比较粒子滤波的关键函数这部分主要叙述，如何初始化粒子群，然后对粒子群做measurement，并与权重对应，最后通过巧妙设计，实现按照权重占比，实现重组（重新生成）粒子群defget_position

本文介绍了一般的目标跟踪算法，对几个常用的算法进行对比，并详细介绍了粒子滤波算法和基于轮廓的目标跟踪算法。最后简单介绍了目标遮挡的处理、多摄像头目标跟踪和摄像头运动下的目标跟踪。

粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。

粒子滤波（ParticleFilter）如何为候选样本评分：三种方式！1.生成式：模板匹配（需要估计运动模型的），得到patch描述（可以是

粒子滤波初探对于线性、高斯分布的运动模型，有卡尔曼滤波，那么对于非线性、非高斯的运动模型，粒子滤波器发挥出其优越性，主体思想是通过大量试验，对正确的试验状态予以适当的权重分配，从而实现根据权重增加的方向实现跟踪

为了得出准确的下一时刻状态真值，我们常常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等等方法，这些方法在姿态解算、轨迹规划等方面有着很多用途。

参考链接TableofContents基于贝叶斯概率模型的在线多目标跟踪算法——MHT算法1：从卡尔曼滤波器讲起2：MHT基于贝叶斯概率模型的在线多目标跟踪算法——基于检测可信度的粒子滤波算法基于确定性优化的离线多目标跟踪算法

参考资资料：大佬的面试、亲手写：手写IMU测量模型手写RANSAC拟合平面手写颜色直方图手写最小二乘程序用图解释边缘化的过程用图解释VINS流程，详细解释某一部分请解释粒子滤波的基本原理请解释navigation

而mcl（蒙特卡洛定位）法使用的是粒子滤波的方法来

由于gmapping采用粒子滤波的方法，和

1,粒子滤波和蒙特卡洛蒙特卡洛：是一种思想或方法。举例：一个矩形里面有个不规则形状，怎么计算不规则形状的面积？不好算。但我们可以近似。

目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别S

它的具体实现为粒子滤波、卡尔曼滤波等等。贝叶斯滤波主要分为预测和修正两个过程。二、算法流程介绍我

/abcjennifer/article/details/8170378贝叶斯推理：https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/56009531粒子滤波的