熟悉 概率 卡尔曼 粒子滤波

最新推荐文章于 2023-02-03 19:05:26 发布
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分类专栏： 算法
本文主要介绍了概率论与数理统计中的核心概念，包括数学期望、方差、协方差及相关系数的意义与计算方法，并深入探讨了最大似然估计法、卡尔曼滤波以及粒子滤波等高级主题。

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

概率论与数理统计数学期望与方差专项（

http://wenku.baidu.com/link?url=PrSbKPvpmYMrViIqmlo8XyhvjZcKobeCNip3CWxx3GRv8Rib9rg5U4fcQevftJfBmaUHn7sdaYORvFrRziQqz9T_AGQjbj1_K1H5ymvEtb3

）

协方差的意义和计算公式（http://www.cnblogs.com/ywl925/archive/2013/07/24/3210822.html）

如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？（https://www.zhihu.com/question/20852004）

最大似然估计法（http://wenku.baidu.com/link?url=hKuo72uKsPVME5vF0xseSZXSynyYcanjYUFth9G7nDbOZqK5EiC3_bLJfL9155rq5pTrovaXJpIaBl2fMnfFzn53hSuTsrjrT0nd4BJLxHO）

卡尔曼滤波 -- 从推导到应用(一)（http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/17487467）

Particle Filter Tutorial 粒子滤波：从推导到应用（一）（http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/40899819）

粒子滤波理论(http://wenku.baidu.com/link?url=-GafOq1pIXHEyAEx1Z6nTyMYyfi5om1gJWKGZE88n-tUni0_I2bI0tzQ8FDciC4X15zw0A05rUu-eaPIF0oMTL-nstmTPndN4tzlmpNsZQW)
探索无人驾驶汽车：SLAM自主建图技术。
allie2013的博客
10-09 1741
有一天，我会放开双手，任由汽车带着我遨游山河。 有一天，我会放松身心，透过车窗去看这美丽景色。 无人驾驶，随着科技的不断进步倍受关注，它不再是一个遥不可及的设想，也不再是只有在科幻片里才能看到的景象。它已经开始慢慢进入人们的生活。 我曾向你提及无人驾驶技术（驰骋在科技之海，无人驾驶也可一往无前。），我相信，你已经有了初步了解，但是，仅仅初步的了解远远无法满足你对无人驾驶的求知欲。 所以，今天，我决定向你介绍无人驾驶的一些技术，以便你更好、更深入的了解无人驾驶。 ROS全开源 阿克曼转向 智能网
粒子滤波&卡尔曼滤波实例比较
07-26
粒子滤波&卡尔曼滤波实例比较，可视化图像显示，部分代码注释分析
关于卡尔曼滤波和粒子滤波最直白的解释
热门推荐
karen99的专栏
07-22 2万+
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，就是把抽象的理论具体化，用最直白的方式告诉大家--不提一个生涩的词，不写一个数学公式，像讲故事一样先把道理
卡尔曼滤波和粒子滤波
荒的博客
03-25 1373
整篇转自：https://blog.youkuaiyun.com/zkl99999/article/details/46619771/ 转自http://blog.youkuaiyun.com/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...
粒子滤波和卡尔曼滤波
hyphyp666的博客
06-28 268
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42905141/article/details/99887784 https://blog.youkuaiyun.com/guo1988kui/article/details/82778293 https://blog.youkuaiyun.com/lump_night5/article/details/39379169 https://blog.youkuaiyun.com/passball/article/details/44621457?utm_medium=distri
卡尔曼滤波在SLAM中的应用
ABC1225741797的博客
02-03 1254
SLAM中涉及到的卡尔曼知识
从理论到实践：扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的原理解析及代码实现,扩展卡尔曼滤波与粒子滤波原理解析及代码实践指南,扩展卡尔曼滤波和粒子滤波原理到代码实践 ,扩展卡尔曼滤波; 粒子滤波原理; 代码实践; 扩展
最新发布
02-26
而粒子滤波（Particle Filter），又称序贯蒙特卡罗方法，是一种基于贝叶斯估计的递归滤波算法，利用一组随机样本（粒子）来表示概率分布，适用于高度非线性和非高斯噪声的情况。 在理论层面，这两种滤波算法各自有...
"从理论到实践：扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的原理解析及代码实现",扩展卡尔曼滤波和粒子滤波原理到代码实践 ,扩展卡尔曼滤波; 粒子滤波; 原理; 代码实践,扩展卡尔曼与粒子滤波：原理与代码实践指南
02-01
而粒子滤波则不依赖于线性化过程，它通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布，并通过重采样、预测、更新等步骤迭代逼近真实的概率分布，以实现状态估计。 在实际应用中，这两种滤波器各自有着不同的应用场景和优势...
Python卡尔曼滤波和最优估计库实现卡尔曼滤波粒子滤波扩展卡尔曼滤波无气味卡尔曼滤波alpha最小二乘H无限平滑和更.zip
05-25
其次，粒子滤波是为了解决非线性和非高斯噪声问题而提出的，它通过大量的随机样本（或“粒子”）来近似系统的后验概率分布。在Python中，`filterpy`库也支持粒子滤波的实现，如Bootstrap滤波和Resampling方法。 ...
粒子滤波slam_particle_ekf.rar
06-24
粒子滤波 slam particle ekf
粒子滤波 卡尔曼滤波比较
05-30
用同样的数据对粒子滤波和卡尔曼滤波进行对比
粒子滤波和卡尔曼滤波视频运动目标跟踪
09-21
里面有个基于卡尔曼滤波的视频跟踪matlab程序，还有个基于粒子滤波的视频个跟踪程序，自己验证过。
经典有用的SLAM（卡尔曼滤波）入门资料
01-30
经典有用的SLAM（卡尔曼滤波）入门资料,中英文对照，非常符合初学者入门。
激光slam-粒子滤波
qq_41906863的博客
01-04 1528
从逻辑上讲，机器人SLAM的过程是：先控制机器人到达一个位姿，然后再进行观测。但是问题出现在了我们是由里程计数据和激光雷达观测数据来求机器人位姿，这就出现了一个逆向的过程即：我们是先有位姿再得到观测数据却变成了先得到观测数据再来求位姿的过程。这就用到了贝叶斯估计。 粒子滤波是基于贝叶斯滤波器实现的，也是最典型的应用便是定位问题，主要特性为： 贝叶斯估计器的一种实现方式 能处理非...
slam中的卡尔曼滤波的推到及应用
qq_27868961的博客
11-15 843
参考：http://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/17487467 卡尔曼的核心思想是预测+测量反馈，卡尔曼滤波主要是用在估计线性系统的状态过程，以最小均方差为目的推导出的几个数学推导公式。 几个概念： 均方差：误差的平方的期望值，（误差就是每个估计值与真实值的差），也就是多个样本的时候，均方差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率
卡尔曼SLAM
qq_40213457的博客
06-30 865
B是初始位置然后走了一步到X位置P（B）（在初始位置的可能性）*P（X|B）（在B初始位置可能性的基础上X的可能性）=P（X）（在X位置的可能性）在预测的同时得到了观测Ｚ，B到X传感器得到观测数据Z，然后根据观测（P（Z｜X，B））和预测（P（X｜B））更新ｐ（Ｘ｜Ｚ，Ｂ）（贝叶斯）预测的分布观测的分布举个日常生活的例子：假设你有两个传感器，测的是同一个信号。可是它们每次的读数都不太一样，怎么办？...
探索无忌卡尔曼粒子滤波技术与算法应用
### 知识点：无忌卡尔曼粒子滤波代码 #### 一、无忌卡尔曼粒子滤波简介 无忌卡尔曼粒子滤波（Unscented Kalman Particle Filter, UKPF）是一种用于处理非线性系统状态估计的算法。它将无迹变换（Unscented ...
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