基本的RBPF粒子滤波源

资 源 简 介

基本的RBPF粒子滤波源

详 情 说 明

RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filter）粒子滤波是一种结合采样与解析计算的混合滤波方法，能够有效处理非线性非高斯系统中的状态估计问题。该算法在目标跟踪和导航领域具有广泛应用，尤其适合初学者理解概率估计的核心思想。

基本实现通常包含以下模块：首先初始化一组随机粒子，每个粒子携带状态假设和权重。在预测阶段，通过运动模型对粒子状态进行扩散模拟系统动态。观测更新阶段则利用传感器数据调整粒子权重，体现"优胜劣汰"原则。RBPF的核心创新在于对部分状态进行解析式计算而非全采样，大幅降低计算复杂度。

典型应用场景包括机器人定位（如SLAM中的位姿估计）、车辆轨迹追踪等。实现时需注意粒子退化问题，常规通过重采样策略保持粒子多样性。对于初学者，建议从二维平面跟踪场景入手，逐步理解概率分布建模、重要性采样等关键概念。