粒子滤波原理及应用源码

资 源 简 介

粒子滤波原理及应用源码

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，适用于复杂的非高斯系统。其核心思想是通过一组随机样本（粒子）及其权重来近似表示概率分布，随着迭代过程不断调整粒子分布以逼近真实状态。

核心原理 初始化阶段：在状态空间内随机生成N个粒子，每个粒子代表系统可能的状态假设。 预测阶段：根据系统动态模型（如运动方程）传播粒子状态，模拟下一时刻的可能分布。 更新阶段：通过传感器观测数据计算每个粒子的权重，权重反映当前观测与粒子状态的匹配程度。 重采样阶段：淘汰低权重粒子，复制高权重粒子，避免粒子退化问题。

典型应用场景 目标跟踪：处理遮挡或非线性运动的物体追踪（如无人机跟踪）。 机器人定位：在SLAM中结合传感器数据估计机器人位姿。 金融预测：对非线性的市场价格波动建模。

实现关键点 粒子数量需权衡计算精度与效率。 重采样策略（如轮盘赌、系统重采样）影响算法稳定性。 建议结合开源库（如ROSPF或PyFilter）快速验证，再基于实际需求调整动态模型和观测模型。

扩展方向可探索自适应粒子数调整或混合滤波（如结合卡尔曼滤波）。