粒子滤波算法中更新部分python程序

以下是粒子滤波算法中的更新部分的Python程序示例：

import numpy as np

def update(particles, weights, z, sensor_model):
    """
    粒子滤波算法中的更新部分
    :param particles: 粒子集合，每个粒子是一个状态向量
    :param weights: 粒子的权重
    :param z: 观测值
    :param sensor_model: 观测模型
    :return: 更新后的粒子集合和权重
    """
    for i in range(len(particles)):
        # 计算每个粒子的权重
        weights[i] *= sensor_model(particles[i], z)

    # 归一化权重
    weights /= np.sum(weights)

    # 重采样
    indices = np.random.choice(len(particles), size=len(particles), replace=True, p=weights)
    particles = particles[indices]
    weights = np.ones(len(particles)) / len(particles)

    return particles, weights

在这个程序中，输入参数包括粒子集合particles，每个粒子的权重weights，观测值z和观测模型sensor_model。程序首先遍历每个粒子，计算其对应的权重。然后，通过将权重归一化，得到每个粒子的概率分布。接下来，程序使用重采样方法来生成新的粒子集合和权重，以便更新状态向量的估计。最后，程序返回更新后的粒子集合和权重。