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该文采用了在移动机器人定位中应用较为广泛的粒子滤波器算法,该算法基于蒙特卡洛方法,将捕捉机器人位姿状态的问题转化为概率问题,该文介绍了贝叶斯滤波理论的推导过程,以及由其发展而来的贝叶斯重要性采样理论,然后简要概括了如何利用重采样方法优化了采样粒子的权值,进而得到较优的粒子权值。该理论在目标追踪及机器人定位等领域中应用较为广泛。