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粒子滤波器办法通常用于视觉跟踪。从统计角度来看,它是一种程序蒙特卡罗重要抽样办法,用于依据观测序列预计动静零碎的潜状态变量。
粒子滤波步骤:
- 初始状态:用大量粒子模仿 X(t),粒子在空间内均匀分布;
- 预测阶段:依据状态转移方程,每一个粒子失去一个预测粒子;
- 校对阶段:对预测粒子进行评估,越靠近于实在状态的粒子,其权重越大;
- 重采样:依据粒子权重对粒子进行筛选,筛选过程中,既要大量保留权重大的粒子,又要有一小部分权重小的粒子;
- 滤波:将重采样后的粒子带入状态转移方程失去新的预测粒子,即步骤 2。
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代码的路
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