概率机器人——贝叶斯滤波

最新推荐文章于 2025-02-22 10:00:00 发布
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分类专栏： robotics
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jcsm__/article/details/106525118
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本文介绍了概率机器人中的贝叶斯滤波原理，包括控制更新和测量更新两个阶段，阐述了其局限性和马尔可夫假设。通过一个移动机器人门状态估计的例子，展示了贝叶斯滤波的实际应用，并给出了初始置信度、测量概率和状态转移概率的设定。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

上篇在介绍机器人环境交互中：https://blog.youkuaiyun.com/jcsm__/article/details/106516512，提到了机器人通过内部的置信度来确定当前的状态，本篇及后续将介绍求取置信度的几种方法。

 

1、贝叶斯滤波原理

贝叶斯滤波通过控制和测量数据计算置信度分布bel()。是一种递归算法，通过t-1时刻的置信度计算t时刻的置信度。每一次的迭代更新包括两方面：控制更新和测量更新。

  • 控制更新（预测）：

控制更新或者称之为预测，是利用当前时刻的控制信息和前一时刻状态的置信度，计算当前时刻状态的置信度。

推倒过程如下：

最低0.47元/天 解锁文章
概率机器人-贝叶斯滤波
weixin_44423355的博客
06-03 629
概率机器人-贝叶斯滤波与SLAM技术 贝叶斯状态迭代是概率机器人的基础，理解它对平面slam技术，如gmapping算法原理有很大的帮助。先掌握基础原来，以后再考虑如何进行创新。 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录概率机器人-贝叶斯滤波与SLAM技术前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了
SLAM笔记三——贝叶斯滤波器
Keep calm and carry on.
11-29 1万+
贝叶斯滤波器定义状态估计p(x | z, u) ,即又此时的observations和之前的控制命令，估计现在的状态。 递归贝叶斯滤波器 首先定义：bel(…)代表贝叶斯模型 由此得到了上一时刻位置的贝叶斯模型。 贝叶斯滤波器分为两步： 第一步很好理解，预测过程，即如何通过上一时刻位置的贝叶斯模型计算此刻的贝叶斯模型。 第二步，是校正过程，即又此刻的位置估计o
概率基础：贝叶斯滤波
最新发布
古月居
02-22 2690
定义：如果 P(X,Y|Z)=P(X|Z)P(Y|Z)，或等价地 P(X|Y,Z)= P(X|Z），则称事件X,Y对于给定事件Z是条件独立的，也就是说，当Z发生时，X发生与否与Y发生与否是无关的。注意，这并不意味着X与Y是独立的，相反它的意义就是：事件Z的发生，使本来可能不独立的事件X和事件Y变得独立起来。
概率机器人贝叶斯滤波的理解
思我所
06-12 413
网址：https://blog.youkuaiyun.com/dingjianfeng2014/article/details/79180369
贝叶斯滤波
Mr_yangsir的博客
12-30 607
在机器人的状态估计中，我们总是听到各种滤波。比如卡尔曼滤波，粒子滤波等，但这些滤波总体来说都是贝叶斯滤波。贝叶斯滤波是利用贝叶斯原理对机器人进行状态估计的一种滤波的方法指导。其没有具体的表现形式，是使用概率表示滤波过程的一种滤波方法。其按具体的实现形式分为了例如卡尔曼滤波，粒子滤波等各种具体的滤波算法。 ​ 贝叶斯滤波的输入为如下： 分别代表t-1时刻的各个状态x的置信度，t时刻的控...
概率机器人——卡尔曼滤波
jcsm__的博客
06-04 988
前一篇贝叶斯滤波中提到了贝叶斯滤波不是一种实用的方法，没有办法在计算机中进行表达。是因为贝叶斯是一种抽象的滤波器，其中的置信度表示都是抽象的，没有明确的表达式，没有办法计算积分。尽管如此，贝叶斯给我们提供了一种关于状态最优估计的方法，本篇及后续可能更新的方法皆是贝叶斯滤波的实现方式。 1.高斯滤波 在正式介绍卡尔曼之前，需要先对高斯滤波做一个说明。 高斯滤波是一种递归状态估计器，为了解决贝叶斯滤波器中置信度没有明确表示方法的缺陷，高斯滤波给出了一种置信度用多元正态分布表示的思路，这也是为什么称之为高斯
【易懂教程】我是如何十分钟理解与推导贝叶斯滤波(Bayes Filter)算法？
热门推荐
@司南牧|知乎|博客|易懂教程|李韬
07-30 2万+
像卡尔曼滤波(Kalman filters)、粒子滤波(Particle filters),隐含马尔科夫模型(Hidden Markov models),动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian networks）等等算法。这些算法都和贝叶斯滤波算法非常相似.因此学好了贝叶斯滤波再学其他算法那就容易很多了。 破解概念上的束缚之贝叶斯滤波算法到底有什么用？ 学东西最烦的是看了半个月的算法细节...
概率机器人——机器人环境交互
jcsm__的博客
06-03 952
状态 环境特征以状态表征，状态是所有会对未来产生影响的机器人及其环境的所有方面因素。 概率生成法则 状态转移概率，根据条件独立，可得到： 它指出了环境状态作为机器人控制ut的函数是如何随着事件变化的。从得到的概率分布公式，可知机器人的环境是随机的。 测量概率，根据条件独立，可得到： 它指出测量数据zt由环境状态xt产生，将测量认为是状态的有噪声预测。 隐马尔可夫模型（HMM）/动态贝叶斯网络（DBN） 状态转移概率和测量概率一起描述机器人及其周围环境的动态随机系统。...
从贝叶斯滤波到无迹卡尔曼滤波
ShiPeng
01-12 1081
目录标题0 引言1 无迹变换1.1 什么是无迹变换1.2 一般形式的无迹变换1.3 比例无迹变换2 无迹卡尔曼滤波的假设2.1 与卡尔曼滤波相同的假设2.2 与卡尔曼滤波不同的假设3 无迹卡尔曼滤波算法框架3.1 可加性噪声条件下的无迹卡尔曼滤波3.2 非可加性噪声条件下的无迹卡尔曼滤波4 应用实例——基于毫米波雷达与无迹卡尔曼滤波的目标跟踪4.1 系统分析4.1.1 状态转移过程分析4.1.2 观测过程分析4.2 代码实现5 总结参考 0 引言 在此前的文章《从贝叶斯滤波到扩展卡尔曼滤波》中，我们讲述了扩
贝叶斯滤波(Bayes filters)
xu_aml的博客
05-01 979
细说贝叶斯滤波：Bayes filters (一)概率论公式 全概率公式： 离散情况下： p(x)=∑yp(x,y)=∑yp(x∣y)p(y)p(x)=\sum_{y}p(x,y)=\sum_{y} p(x|y)p(y)p(x)=y∑​p(x,y)=y∑​p(x∣y)p(y) 连续情况下： p(x)=∫p(x,y)dy=∫p(x∣y)p(y)dyp(x)=\int p(x,y)dy=\int ...
贝叶斯滤波与平滑 bayesian filtering and smoothing
10-16
描述了基于贝叶斯框架的滤波方法和平滑方法，用于得到精确的估计结果；该书涉及到了现在通用的一些滤波方法，模型构建更加数学化，使用MATLAB进行仿真。
概率机器人笔记(2)：贝叶斯滤波(递归状态估计)
qq_43066145的博客
03-05 1552
1.没有控制输入的状态估计 公式推导： 已知贝叶斯公式： P(x∣y)=P(y∣x)P(x)P(y)P(x|y)=\frac{P(y|x)P(x)}{P(y)}P(x∣y)=P(y)P(y∣x)P(x)​ 添加了随机变量zzz这个条件之后的贝叶斯公式： P(x∣y,z)=P(y∣x,z)P(x∣z)P(y∣z)P(x|y,z)=\frac{P(y|x,z)P(x|z)}{P(y|z)}P(x∣y,...
贝叶斯滤波器
奉现的博客
07-15 777
贝叶斯滤波器的详细推导
【概率机器人】通俗易懂地理解贝叶斯滤波
u010307048的博客
03-31 592
前言 最近在看《概率机器人》这本书，可能这本书太老了，并没有很多参考资料，所以想把所学的难点整理下加深理解。 概率机器人中的所有算法都是基于一个数学基础：贝叶斯滤波。所以搞懂了贝叶斯滤波，也就为看懂这本书奠定了很好的基础。 贝叶斯准则 首先讲讲贝叶斯准则，书里面有一个公式非常重要，但并没有实际的推导过程，这个公式就是： p(x∣y,z)=p(y∣x,z)p(x∣z)p(y∣z) p(x|y, z...
概率机器人 第二章 递归状态估计（贝叶斯滤波）
hitfangyu的博客
08-28 7604
学完了高博的《SLAM十四讲》，基本了解了SLAM的框架结构，然后看了一些ORB-SLAM的代码，跑了几个模型，看了几篇论文，感觉还是有很多关于状态估计的问题不是很清楚，然后在知乎看到了关于slam推荐书籍，有一本状态估计和概率机器人，但是状态估计目前只有英文版，发现概率机器人有中文版，所以就买了一本概率机器人。虽然翻译质量可能不是太好，但是还是能读，有些地方还是要看英文才行！感谢翻译概率机器人的作
slam小白版（2）-- 贝叶斯滤波
felicx的博客
11-16 635
1、原理 在SLAM问题上，可以用贝叶斯框架来进行描述。简单来说，SLAM是一个状态估计问题，就是要估计状态量（姿态、位置速度和三维点坐标）x1:k={x1,…,xk}x_{1:k}=\left\{x_{1}, \ldots, x_{k}\right\}x1:k​={x1​,…,xk​}。 给定一组传感器观测量（即在当前状态下所看到的特征点的像素坐标）z1:k={z1,…,zk}{z_{1:k}}=\left\{z_{1}, \ldots, z_{k}\right\}z1:k​={z1​,…,zk​}，有以
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