粒子滤波演示程序

资 源 简 介

粒子滤波演示程序

详 情 说 明

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性状态估计技术，常用于机器人定位、目标跟踪等领域。该演示程序通过简单的算法实现，清晰展示了粒子滤波的核心思想。

程序首先初始化一组随机粒子，每个粒子代表系统可能的状态。随着时间推移，粒子根据运动模型进行预测，随后利用观测数据对粒子进行加权评估。权重越高，说明该粒子的状态越接近真实情况。最后通过重采样步骤，淘汰低权重粒子，并复制高权重粒子，以保证后续估计的准确性。

这种直观的演示非常适合初学者理解粒子滤波的工作原理，如如何通过随机采样逼近概率分布，以及重采样如何优化估计性能。程序代码简洁，逻辑清晰，可作为学习粒子滤波算法的入门参考。