粒子滤波算法中核心代码
时间: 2023-10-04 08:07:14 浏览: 41
粒子滤波算法的核心是在每一次迭代中,对粒子集合进行重采样、预测和更新。以下是粒子滤波算法的核心代码示例:
```
# 初始化粒子集合
N = 1000
particles = np.random.normal(0, 1, size=(N, d))
# 初始化粒子的权重
weights = np.ones(N) / N
# 粒子滤波算法主循环
for t in range(T):
# 重采样
indices = np.random.choice(N, size=N, replace=True, p=weights)
particles = particles[indices]
weights = np.ones(N) / N
# 预测
particles = predict(particles, process_model)
# 更新
z = observations[t]
particles, weights = update(particles, weights, z, sensor_model)
# 计算估计值
estimate = np.average(particles, axis=0, weights=weights)
```
在这个程序中,我们首先初始化了一个包含N个粒子的粒子集合和粒子的权重。接下来,我们进入粒子滤波算法的主循环,在每一次迭代中,我们首先对粒子集合进行重采样,并更新粒子的权重。然后,我们使用预测模型对粒子进行预测,生成新的粒子集合。接着,我们使用观测模型对粒子进行更新,得到更新后的粒子集合和权重。最后,我们计算出估计值,通过取所有粒子的加权平均来得到。