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原创 udacity 粒子滤波(PF)定位-c++程序

udacity PF定位程序，c++版本，根据网上的C++程序改写，方便大家参考。因为vs环境下语言标准采用ISO C++20标准，要下载最新的json.hpp。这个头文件是uWebSockets早期采用的版本，现在已经不用了。原版PF程序采用,应该也比较早了。（2）uadcity模拟器(term2)采用最新的uWebSockets程序。一、关于（1）Udacity参考代码。四、关于json.hpp。二、关于原版PF程序。三、关于新版PF程序。

2024-07-08 16:40:52 707

原创关于.rst文件转成.html文件

例如，要转换的文件为hotgram_localization_main.rst文件，则将该文件重新命名为index.rst文件，运行build.py程序后，在b目录环境将得到index.html文件。这里‘.’表示当前源文件目录；‘b’是转换后的文件目录，‘index.rst’是要转换的源文件。3、运行build.py程序时，需要提供conf.py文件，这个可以到网上找一个。1、采用sphinx模块进行转换，在python环境下安装sphinx模块。2、修改build.py文件。

2024-06-28 14:20:10 291

原创解读histogram_filter.py程序

（一）程序来自如下链接：（二）参考文档：（三）车辆运动轨迹。

2024-06-22 14:08:40 233

原创 udacity Markov定位 - python版本（2）

udacity Markov定位程序，实现观察模式定位，并最终实现完整定位。observations_data4，说明1,7,8,9,10,14时刻观察到路标，1,14时刻观察到2个路标。observations_data3，说明1,7,8,9,10,14时刻观察到路标，1时刻观察到2个路标；observations_data2，说明1,7,8,9,10时刻观察到路标，1时刻观察到了2个路标；observations_data，说明1,7,8,9,10时刻观察到路标，且每次只观察到1个路标。

2024-06-15 21:20:20 1558

原创 udacity Markov定位 - python版本（1）

T+1时刻，车辆位置概率由两部分决定，T时刻当前车辆位置概率，T+1时刻，车辆移动到下一个位置的转移概率；udacity Markov定位程序，python版本，根据网上的C++程序改写，方便大家参考。车辆移动过程中，根据概率，车辆可以移动到任意到任意一个位置。图4：T+1时刻车辆位置概率分布（待求解）本程序实现Markov定位中的移动模式。图5：T+1时刻车辆位置概率求解示意图。（2）移动14次后，车辆位置概率分布。图1：车辆位置移动方式（1）图2：车辆位置移动方式（2）图3：T时刻车辆位置概率分布。

2024-06-13 14:27:26 1373

原创 udacity 无迹卡尔曼滤波（UKF）-python版本(2）

udacity 无迹卡尔曼滤波（UKF）python版本。根据网上的C++版本改写，方便大家参考。本程序中使用的cholesky分解函数对于某些矩阵会判定为非正定矩阵，报错；本程序中尝试采用np.linalg.cholesky()进行分解，同样报错；P.llt().matrixL()进行分解，却没有报错。基本上ukf、ekf滤波结果差别不大。六、关于cholesky分解。主要处理Radar数据。

2024-05-31 10:26:18 637