集员融合滤波算法代码

集员融合滤波算法是一种用于处理分布式传感器网络数据并提高整体定位精度的技术。这种算法通常在物联网（IoT）和机器人技术中应用，特别是在存在大量移动设备或传感器的情况下。它结合了每个节点（如无人机、机器人或传感器）的数据，并通过数学模型（如卡尔曼滤波或粒子滤波）来进行估计和融合。

以下是基本的集员融合滤波算法的一个简化版伪代码示例：

class AgentFilter:
    def __init__(self, initial_position, covariance):
        self.position = initial_position
        self.covariance = covariance

    # 更新函数，接收其他Agent的测量值
    def update(self, measurement, measurement_covariance, weight):
        self.position += weight * (measurement - self.position)
        self.covariance += weight * (measurement_covariance + self.covariance)

# 使用时，每个agent都有一个filter实例
agents = [AgentFilter(...), AgentFilter(...)]

for t in time:
    for i, agent_i in enumerate(agents):
        measurements = get_measurements(agent_i)  # 获取邻居或其他节点的测量值
        agent_i.update(measurements, ...)

    fused_position = sum(agent.position / len(agents))  # 融合所有agent的位置

这个例子假设每个Agent有自己的位置和不确定性（covariance），并通过共享测量值和其他Agent的位置进行更新。实际的代码会更复杂，涉及通信协议、状态转移模型以及权重分配等细节。