帶有替換的粒子濾波器中的重採樣

Question

請幫助。縮合算法步驟來跟蹤幀中的對象是：

1. 初始化一個點和它周圍的選擇N個隨機點和設定的權重爲1/N。

2. 根據動態模型（等速模型）傳播點。

3. 現在，使用觀察模型計算每個粒子的權重。到現在爲止，有N個粒子。

4. 現在，在重採樣步驟中，從上述一組粒子中選取N個粒子？

什麼？我們如何從N個粒子中選取N個粒子？

Answer 1

我不知道需要多少細節......原諒我，如果大多數這是已知的。粒子濾波器嘗試根據觀測值y_1，...，y_t估計後驗分佈p（x_t | y_1，...，y_t）。該「校正步驟」依賴於簡化：

p(x_t|y_1,...,y_t) = p(y_t|x_t)p(x_t|y_1,...,y_t-1)/p(y_t|y_1,...,y_t-1) 

N個點，從這個後驗分佈採樣，然後根據右手側以近似下一後演變。我們不處理法線，因此我們需要接近2次以上。下一步的N點然後從新的後點重新採樣，而不是隻使用舊點，無論它們在哪裏出現過。原因是衆所周知的簡併效應 - 除1之外的所有點將趨於0.

因此，我們不是從N個粒子中選取N個粒子，而是丟棄舊粒子，並從新估計中重新取樣N的後部。

Answer 2

我們如何從N個粒子中選取N個粒子？

選擇N個替換的粒子，即根據分配給它的重量，可以選擇一個粒子超過一次。

如果您有3個粒子，權重[0.1 0.2 0.7]，那麼選擇第三個粒子和第二個粒子，因此您已經從3個粒子本身中選擇了3個粒子。

有很多技術可以做到這一步，即重新採樣N個粒子。即使我只是爲這部分編寫代碼。

一些網站，你可以瞭解取樣是： -

• Udacity - 人工智能機器人技術 - Link to the course page

• IEEE紙 - 粒子濾波教程在線....由Arulampalam ，戈登·帕克塞爾，這是一篇被高度引用的論文，幾乎每個人都只從這裏獲取了有關粒子濾波器的參考資料。

• 本文是演講教程中，他們已經解釋過重採樣很好，只要按照算法，我想你的代碼會做重採樣Link