SLAM基础知识-卡尔曼滤波

已于 2024-05-29 15:06:52 修改
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分类专栏： SLAM学习笔记 文章标签： 算法 机器人
于 2024-03-02 21:42:37 首次发布
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本文介绍了SLAM系统中卡尔曼滤波的两种主要后端优化方法，强调了其在有干扰条件下的状态估计过程，包括预测和更新步骤，以及如何通过线性高斯模型和数据融合处理噪声。文章以汽车匀加速直线运动为例，演示了卡尔曼公式的应用和超参数调节。

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

前言：

在SLAM系统中，后端优化部分有两大流派。一派是基于马尔科夫性假设的滤波器方法，认为当前时刻的状态只与上一时刻的状态有关。另一派是非线性优化方法，认为当前时刻状态应该结合之前所有时刻的状态一起考虑。

卡尔曼滤波是在有干扰的条件下，通过数据的结合得到相对更准确的估计数据。

卡尔曼滤波全程只关注两个东西，一个是估计的最佳值，另一个是该值的不确定性（此处联想一下高斯分布的两个参数）。

卡尔曼滤波究竟滤了谁？

卡尔曼滤波可以看作是，通过测量数据将仅由控制数据进行状态估计而带来不断提高的噪声(不确定性)滤除掉。同时，它更像是一种数据(传感器)融合的方法。

适用系统： 线性高斯系统

宏观意义：滤波即加权

1.状态空间表达式

状态方程和观测方程的理解可参考另一篇文章：SLAM运动模型-优快云博客，只不过这里的观测方程并不一定是为了求解建图问题了。

其中Wk和Vk为两个方程的噪声，假设符合高斯分布，高斯分布的理解可以参考另一篇文章：SLAM基础知识-高斯分布-优快云博客

 2.卡尔曼直观图解

卡尔曼滤波器的过程总共分为两步：卡尔曼滤波器的第一步称为预测，通过运动方程确定Xk的先验分布；第二步称为更新，使用观测值来修正当前值，计算得到后验概率分布即最优结果。

 3.卡尔曼公式理解

实现过程：使用上一次的最优结果预测当前的值，同时使用观测值来修正当前值，得到最优结果。

下面以匀加速直线运动的汽车来举例说明卡尔曼公式：

调节超参数

 卡尔曼滤波的使用

参考文章和视频：

为方便记录，文章中部分截图来自于以下参考文章和视频中的内容截图：

SLAM中的卡尔曼滤波：究竟滤了谁？ - 知乎

放弃（通俗公式理解）_哔哩哔哩_bilibili

【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
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05-27 1246
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Models, LLMs)在各个领域得到了广泛应用。LLMs通过从大规模文本语料中学习,可以生成连贯、自然的文本,完成复杂的自然语言处理任务。然而,LLMs仍然存在知识储备有限、推理能力不足等问题。为了进一步增强LLMs的能力,学术界和工业界开始探索LLMs与其他技术的结合,比如知识图谱、检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)等。
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在创建文档时，您还可以附加有用的元数据。添加到文档中的任何元数据都将复制到从其相应源文档创建的节点。默认情况下，我们使用OpenAI的模型。您可以选择在构建索引时使用另一个LLM。根据所使用的索引，我们使用默认提示词模板来构建索引（以及插入/查询）。LlamaIndex的核心使命是为大型语言模型（LLM）和您的私人外部数据提供接口。在过去的几个月中，它已成为最受欢迎的开源框架之一，用于LLM数据增强（上下文增强生成），适用于各种用例：问答、摘要、结构化查询等。
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LlamaIndex 是一个开源框架，用于快速构建检索增强生成（RAG）应用。它可以帮助开发者将检索组件（如向量数据库）与语言生成模型（如 LLM）结合，高效地处理和检索文档数据，从而生成更准确、更有依据的内容在生成式 AI 的快速发展中，大模型的幻觉问题一直是制约其广泛应用的关键挑战之一。幻觉现象不仅降低了模型输出的可信度，还可能在实际应用中引发严重后果。为了解决这一问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生，通过结合信息检索和语言生成，显著提升了生成内容的准确性和可靠性。
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LlamaIndex 项目安装和配置指南 llama_index 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lla/llama_index ...
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从modelscope上下载deepseek-r1:1.5b。测试两次，出现幻觉问题。
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LlamaIndex是一个数据框架，它主要用于连接大型语言模型（LLMs）与外部数据源，例如API、PDF文档、SQL数据库等。这个框架的设计目的是为了增强LLM的能力，使其能够理解和生成更准确、更有上下文关联的文本，尤其是在涉及私人数据或特定领域知识的情况下。LlamaIndex通过创建索引结构来组织和访问数据，这样可以更高效地检索相关信息并将其提供给LLM。这些索引可以是列表索引、向量索引、树索引或关键词索引等，具体取决于数据类型和需求。
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LlamaIndex 实现 RAG （一）
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本文简单实现 RAG 的流程，并实现了可视化页面，关于文档的切分以及 RAG 不同组件的详细讲解，会在后续文章继续分享。代码地址：https://gitcode.com/hawk2014bj/llamaindex/overview源代码也可以从资源中下载。
使用 LlamaIndex 构建 RAG 应用程序
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LlamaIndex（原名 GPTIndex）是一个用于构建 LLM 驱动应用程序的 Python 框架。它充当自定义数据源和大型语言模型之间的桥梁，简化了数据提取、索引和查询。LlamaIndex 内置支持各种数据源、矢量数据库和查询接口，是 RAG 应用的一体化解决方案。它还能与 LangChain、Flask 和 Docker 等工具无缝集成，使其在实际应用中具有高度的灵活性。在此处探索 LlamaIndex 的官方 GitHub 存储库。
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本文展示了 Llamaindex + Chunk + Local Embed +Ollama + RAG 的全流程代码。这里设置了 Ollama 作为语言模型，并指定了其 API 的基础 URL、使用的模型名称以及请求超时时间。这里查询的是关于“dify 的开源协议”的信息。从指定目录中读取文档，并使用设置好的嵌入模型和分词器将这些文档转换为向量存储索引。嵌入模型，用于将文本转换为向量表示。
快速开始使用LlamaIndex: 从安装到OpenAI集成
ppoojjj的博客
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如果您不使用OpenAI，或者希望进行更有选择性的安装，可以根据需要安装单个包。例如，对于本地设置和HuggingFace嵌入，安装命令可以是：sh。
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qq_51907069的博客
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llama_index，一个超强的 Python 库！
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llama_index库是一个功能强大且易于使用的索引和检索工具，能够帮助开发者高效地处理各种类型的数据。通过支持基本的索引和检索功能、复杂查询、分页检索和索引分析，llama_index库能够满足各种信息检索需求。本文详细介绍了llama_index库的安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握llama_index库的使用，并在实际项目中发挥其优势。无论是在文档管理系统、客户评论分析还是学术文献检索中，llama_index库都将是一个得力的工具。
llamaindex 多模态RAG
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### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理，这使得它成为构建多模态检索增强生成（RAG）系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标，LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息，包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后，下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度，同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时，良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件，用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案；而对于更复杂的交互需求，则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是，在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑，从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性，下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统： ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是，“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容，而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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