想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 SLAM是机器人或车辆建立当前环境的全局地图并使用该地图在任何时间点导航或推断其位置的过程。...SLAM常用于自主导航，特别是在GPS无信号或不熟悉的地区的导航。本文中我们将车辆或机器人称为“实体”。实体的传感器会实时获得周围环境的信息，并对信息进行分析然后做出决策。...虽然这种方法非常有用，但它还存在一些问题。卡尔曼滤波假定单模态分布可以用线性函数表示。解决线性问题的两种方法是扩展卡尔曼滤波器（EFK）和无迹卡尔曼滤波器（UFK）。...粒子滤波是解决这些问题的常用方法。 ? 图片来自Simon JD Prince（2012） 粒子滤波 粒子滤波允许通过空间中的粒子来表示多个假设，高维度需要更多粒子。...与特征提取相关的研究 应用SLAM的方案有两种，一种是回环检测（loop closure），另一种是“机器人绑架（kidnapped robot）”。
既然我们很好的用深度学习处理了摄像头和激光雷达，那么用它来融合这两者就不难理解了。 由于雷达没有使用大量的深度学习，它更加复杂，你会发现很多经典方法，包括卡尔曼滤波器，IOU 匹配和跟踪。...这是第一种情况，你有地图(纽约)和你的位置。 知道地图，但不知道最初位置的情况： 现在想象一下，你仍然在纽约，但是你被绑架了，被蒙住了眼睛，被安置在其他地方。你需要用你的眼睛和地图知识来确定你的位置。...定位中的深度学习 为此，我们使用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filters）和粒子滤波器（Particle Filters）。...SLAM 领域最初使用了大量的贝叶斯滤波器，比如卡尔曼滤波器和粒子滤波器，但是一种叫做视觉里程计（ Visual Odometry） 的东西目前正在蓬勃发展。...有基于学习的方法，如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）的意图预测和卡尔曼滤波器方法。 决策是另外一回事。
笔者简述： 粒子滤波也是一个十分经典的算法，它与卡尔曼滤波的不同之处在于卡尔曼滤波假设概率分布是高斯分布，然后在计算后验概率（pdf）时，利用正态分布的性质，可以计算出来；而粒子滤波的后验概率分布是通过蒙特卡洛方法采样得到的...但是，主要问题是以前的方法都没有包含循环因此，LiDAR SLAM系统存在漂移和精度低的问题。此外，上述所有方法都利用卡尔曼滤波器在LiDAR SLAM系统的前端计算里程计。...此外，我们还提出了使用重采样策略来做出正确的抽样分布。最后，我们利用基于扩展卡尔曼滤波器的粒子滤波器进行状态估计。此外，我们还提出了一种基于轻量级学习的方法来寻找激光雷达SLAM中的闭环。...提取局部关键帧图的特征点，与当前帧的特征点进行scan-to-map匹配，更新当前帧的位姿。 4. 因子图优化或基于扩展卡尔曼滤波器的优化。...另外，我们让粒子相对于机器人在一个小范围内，这可以大大减少所需的粒子 4）解决退化问题的建议方法：基本粒子滤波器中存在的问题是退化问题。粒子权值的变化会增加迭代次数，退化不可避免。
首先，在城市峡谷(街道被高楼包围)、层叠的道路或隧道下面，通过手机收集的位置数据会变噪音很大。...这个问题正在由 Lyft 内部的 Mapping 团队解决。 那么，我们如何解决地图匹配问题呢？...一种基于（无迹）卡尔曼滤波器的新模型 卡尔曼滤波器（Kalman filter）基础 让我们首先回顾一下卡尔曼滤波器的基础知识。 与离散状态 HMM 不同，卡尔曼滤波器允许隐状态是连续分布的。...卡尔曼滤波估计 然而，卡尔曼滤波器的一个局限性是它只能处理线性问题。为了处理非线性问题，卡尔曼滤波器被推广应用，如扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)[5]。...在高层上看，我们的 MPF 算法跟踪多个“粒子” ，每个粒子代表道路网络中一个轨迹上的一个位置，并根据每个轨迹运行一个无迹卡尔曼滤波器。
[这句话的描述不清晰]非参数化滤波器不需要满足扩展卡尔曼滤波算法所要求的非线性滤波随机量必须满足高斯分布的条件，它也不依赖于一个固定的后验方程去估计后验状态，而是从后验概率中抽取随机状态粒子来表达其分布...虽然在粒子滤波算法中，其概率分布仅仅是真实分布的一种近似，但由于粒子滤波是非参数化的，它解决了非线性滤波问题中随机量必须满足高斯分布的缺陷，能表达相较于高斯分布模型而言更为广泛的分布，也对变量参数的非线性特性有更强的建模能力...因此，粒子滤波能够比较精确地表达基于观测量和控制量的后验概率分布，可以用于解决SLAM问题。...这一步同卡尔曼滤波方法相同，只是卡尔曼是对一个状态进行状态估计，粒子滤波是对大量样本（每个粒子即是一个样本）进行状态估计。 （3）决策阶段： 决策阶段也称校正阶段。...下面的图片显示用里程计和AMCL定位的不同之处，AMCL估计base结构（机器人）相当于global结构(世界地图)TF转换（ROS中的坐标系转换）。
PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。...Clone 该库 在每个目录中执行 python 脚本 如果你喜欢这个库，请 star ：） 部分算法案例展示： 定位算法 扩展卡尔曼滤波器（EKF）定位 ?...这是使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）的传感器融合定位。蓝线是真实的轨迹，黑线是推算的轨迹，绿点是定位观测（例如 GPS），红线是 EKF 的估计轨迹,红色椭圆是 EKF 估计的协方差椭圆。...无损卡尔曼滤波定位 ? 这是一个使用无损卡尔曼滤波器（UKF）的传感器融合定位，线条和点与 EKF 模拟的含义相同。 粒子滤波器定位 ? 这是一个带有粒子滤波器（PF）的传感器融合定位。...蓝线是真实的轨迹，黑线是推算的轨迹，红线是 PF 估计的轨迹。这套算法假定机器人可以测量与地标（RFID）的距离。该测量可用于 PF 定位。 SLAM 迭代最近点算法（ICP） ?
IMU（惯性测量单元），作为广泛应用于机器人及汽车领域的传感器，集成了陀螺仪与加速度计，能精确捕捉并输出被测物体的角速度与加速度信息，进而通过积分运算推算出其在一定时间内的姿态与位置变化。...两者独立运作，依托卡尔曼滤波、粒子滤波等先进框架，实现精准信息融合，最终精确输出定位结果。...，最终，卡尔曼滤波器精准估算车辆新姿态。...而Google的Cartographer算法，更是以分层优化为核心，前端运用无迹卡尔曼滤波器实现2D激光雷达与IMU数据的无缝融合，后端则聚焦于子地图构建与优化，辅以分支定界法，显著加速闭环检测，确保定位系统的高效与精准...Sebastian等先驱者利用自适应扩展卡尔曼滤波器，成功将3D激光雷达与GPS/INS融合，赋能无人小车室外精准导航。然而，滤波器固有的线性化近似与递推机制，随时间推移易累积误差，影响长期定位精度。
这是因为每种传感器提供了追踪物体所需要的不同精度和类型的信息，尤其是在不同天气条件下。比如，以激光雷达为基础的传感器能很好地解决位置的问题，但是在糟糕的天气条件下其精度和性能都会有很大程度的下降。...该文章展示了在位置的追踪和估计中最通用的算法，卡尔曼滤波器的变种——‘扩展卡尔曼滤波器’。在进一步的文章中，我们会兼顾到其他技术比如无损卡尔曼滤波器和粒子滤波器。 ?...1.使用激光雷达数据的基础卡尔曼滤波器: 卡尔曼滤波器的历史已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一.它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值和协方差参数化...:X∼N(μ, σ²) 当传感器的信息流开始的时候,卡尔曼滤波器使用一系列的状态信息来预测和衡量更新步骤去更新被追踪目标的信心值(概率).预测和更细心的步骤如下图所示: ?...总结 到此我们涉及到了一些目标追踪领域传感器融合的基本算法。在下一个阶段，将着眼于无损卡尔曼滤波，它将解决投影逼近值的问题。我们也会看看日益流行的基于蒙特卡洛数值积分的粒子滤波器。
高翔老师2023全新力作《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》（全彩）来啦！ 看读者们围观高翔老师问问题的这火爆场景，感觉读者们对这本书的热情隔着屏幕都能溢出来了！...它是一种用于自主导航和机器人感知的技术，旨在通过在未知环境中同时进行自主定位和构建环境地图，实现机器人的导航与路径规划。...它涉及到很多复杂的算法和方法，包括特征提取与匹配、传感器融合、滤波器（如扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器）和优化算法等。 SLAM技术主要应用于无人驾驶汽车、无人机、机器人和增强现实等领域。...✔基于网格地图的SLAM：使用二维或三维网格表示环境，将地图分割为离散的网格单元，每个单元表示不同的属性或占据状态。...✔基于稠密地图的SLAM：生成具有高密度信息的地图，通常使用点云或三维模型表示环境。 （3）基于算法的分类 ✔滤波器方法：使用滤波器（如扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器）进行状态估计和数据融合。
据此，我们将状态估计器定义为一个系统，该系统接收你要估计其状态的系统的输入和输出并输出系统状态的估计。 传统上，状态用表示x，输出用y或z，u是输入，是估计状态。 ?...通常，我们在校正之前用apex -表示状态的估计，它来自于预测步骤。K是卡尔曼增益。...KF家族 根据所使用的模型类型(状态转换和测量)，可以将KF分为两个大类：如果模型是线性的，则具有线性卡尔曼滤波器，而如果它们是非线性的，则具有非线性卡尔曼滤波器。 为什么要区分？...这是通过一种叫做无损变换的智能采样技术实现的。这个变换允许你用平均值和协方差来描述(近似地)一个分布(只有高斯分布才能被前两个矩完全描述)。这种方法称为无损卡尔曼滤波(UKF)。...我们介绍了一个玩具(但现实生活中)的问题，并介绍了如何使用卡尔曼滤波器解决该问题。然后，我们更深入地研究了Kalman滤波器在幕后的实际作用。
基于深度视觉描述机器人所处环境的几何地图与基于卡尔曼滤器、粒子滤波的扫描匹配定位方法是与概率推断方法相结合的经典代表，且有成功的应用。...其中，基于粒子滤波的概率估算实现机器人定位更加具有应用前景。粒子滤波，也称为序列蒙特卡罗，是20纪90年代中后期发展起来的一种崭新的滤波算法，其核心思想就是用随机样本来表述概率分布。...Dallert等人将粒子滤波算法同机器人运动、感知的概率模型相结合，提出了机器人蒙特卡罗定位的思想。核心思想就是用一组滤波器去估计机器人的可能所处的位置，即处于该位置的概率。...每一个滤波器对应有一个位置，再利用观测对每个滤波器加权处理，进而使得最有可能所处的位置的概率越来越高。...4.结论与展望 至今为止，室内机器人的定位问题仍是当前机器人学研究领域的核心问题之一，而今后的工作重点则是提高机器人的定位精度以及机器人完全实现自主定位，并且还要完善改进应用于定位算法的稳定性
目录 环境需求 怎样使用 本地化 扩展卡尔曼滤波本地化 无损卡尔曼滤波本地化 粒子滤波本地化 直方图滤波本地化 映射 高斯网格映射 光线投射网格映射 k均值物体聚类 圆形拟合物体形状识别 SLAM...该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。...相关阅读： 概率机器人学 http://www.probabilistic-robotics.org/ 无损卡尔曼滤波本地化 ?...该算法利用无损卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）实现传感器混合本地化。 线和点的含义与EKF模拟的例子相同。...这段代码通过模型预测路径生成来解决边界问题。
目录 一、环境需求 二、怎样使用 三、本地化 3.1 扩展卡尔曼滤波本地化 3.2 无损卡尔曼滤波本地化 3.3 粒子滤波本地化 3.4 直方图滤波本地化 四、映射...该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。...相关阅读： 概率机器人学 http://www.probabilistic-robotics.org/ 3.2 无损卡尔曼滤波本地化 ?...该算法利用无损卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）实现传感器混合本地化。 线和点的含义与EKF模拟的例子相同。...这段代码通过模型预测路径生成来解决边界问题。
本文经授权转自公众号CSDN（ID：CSDNnews），译者：弯月 00 目录 环境需求 怎样使用 本地化 扩展卡尔曼滤波本地化 无损卡尔曼滤波本地化 粒子滤波本地化 直方图滤波本地化 映射 高斯网格映射...扩展卡尔曼滤波本地化 ? 该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。...该算法利用无损卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）实现传感器混合本地化。 线和点的含义与EKF模拟的例子相同。...粒子滤波本地化 ? 该算法利用粒子滤波器（Particle Filter, PF）实现传感器混合本地化。...这段代码通过模型预测路径生成来解决边界问题。
SLAM技术的应用 1）室内机器人 国内的科沃斯、塔米扫地机通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机可以高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。...后端非线性优化 优化过程主要使用在SLAM的噪声问题（传感器噪声，数据噪声，自然光，人为因素等） 无约束非线性最优化问题常用算法： 梯度法（最速下降法）、共轭梯度法、变尺度法和步长加速法.其中,前三个要用到函数的一阶导数或二阶导数...约束非线性最优化问题常用算法： 按照是否化成无约束问题可分为 可行方向法、制约函数法（外点法和内点法）,其中内点法适用于目标函数在可行域外性质复杂情况,外点法则相反.后者根据罚函数或障碍函数的构造不同,...线性高斯系统(Liner Gaussian LG)中使用卡尔曼滤波器(Kalman Filter KF)来进行data的无偏最优估计。...在非线性高斯系统中(Non-Liner Non-Gaussian,NLNG系统)将会使用拓展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter EKF)，后期的SLAM采用粒子滤波器(Particle
比如，以激光雷达为基础的传感器能很好地解决位置的问题，但是在糟糕的天气条件下其精度和性能都会有很大程度的下降。...下面我们将展示在位置的追踪和估计中最通用的算法，卡尔曼滤波器的变种——‘扩展卡尔曼滤波器’。...它假定位置参数是符合高斯分布的，即完全可以被均值和协方差参数化:X∼N(μ, σ²) 当传感器的信息流开始的时候,卡尔曼滤波器使用一系列的状态信息来预测和衡量更新步骤去更新被追踪目标的信心值(概率)。...一个系统在t时刻的线性状态可以从t-1时刻根据以下等式被估计： 衡量更新： 卡尔曼滤波器的下一部分则是去使用实测参数z去更新预测状态'x',通过缩放因子(通常称之为卡尔曼增益)成比例的计算估计值和测量值之间的误差...让我们尝试用一些代码去表示一些卡尔曼滤波器的基础过程。 对此，我们模拟一个目标，它的状态被四维向量x=[px py vx vy]所描述。
粒子滤波与卡尔曼滤波的介绍 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波可以根据一些已知的量来预测未知的量，这些量受到干扰必须得近似高斯噪声。这个东西可以用来干什么呢？...如果前几天记录下来的数据与真实温度很切合（毕竟温度计也是有误差），我们就把它的权重加大。用这个方法卡尔曼先生对近期未来的数据预测还是很精确的，只要我们的数据只收到高斯噪声的干扰。 ...关于 kalman 滤波器详细的推导过程，如果有兴趣者，可以参考以下一篇论文，这篇论文中对 kalman 滤波器的推导过程做了详细地推导说明。...粒子滤波与卡尔曼滤波跟踪对比实验 在运动跟踪领域，粒子滤波和卡尔曼滤波的重要性不再赘述，都是贝叶斯滤波的不同表述和推广。 ? .1 对比实验流程图 ?...小结 上文主要是对粒子滤波与卡尔曼滤波原理进行了简单阐述，重点对粒子滤波与卡尔曼滤波的跟踪性能进行了对比实验，并以案例形式分析了粒子滤波在图像领域的应用。
网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。...我认为可以姑且理解为：通过不断地观测，使得对目标状态的估计变得更加准确。 2.2 贝叶斯滤波 卡尔曼滤波与粒子滤波都是基于贝叶斯滤波框架下的滤波算法。讲粒子滤波便不得不提贝叶斯滤波。...所以显有方法可以直接利用原始的贝叶斯进行处理。 2.3 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波也是非常庞大的一块内容，这里不展开介绍。只在这里说明，卡尔曼滤波是贝叶斯滤波在线性高斯系统下的一种滤波算法。...而对于非线性系统，则衍生出来了扩展卡尔曼滤波。同时指出，无论是卡尔曼还是扩展卡尔曼滤波，都是参数化的滤波方法，对于无法用参数化进行表示的，则采用粒子滤波。粒子滤波是一种无参的滤波算法。...粒子滤波(Particle Filter) 此时对权重更新公式进行变形（在不产生歧义情况下部分内容用点省略）： 6. 总结 本文首先从滤波问题说起，指出了贝叶斯滤波框架下积分很难求的问题。
网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。...我认为可以姑且理解为：通过不断地观测，使得对目标状态的估计变得更加准确。 2.2 贝叶斯滤波 卡尔曼滤波与粒子滤波都是基于贝叶斯滤波框架下的滤波算法。讲粒子滤波便不得不提贝叶斯滤波。...所以显有方法可以直接利用原始的贝叶斯进行处理。 2.3 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波也是非常庞大的一块内容，这里不展开介绍。只在这里说明，卡尔曼滤波是贝叶斯滤波在线性高斯系统下的一种滤波算法。...而对于非线性系统，则衍生出来了扩展卡尔曼滤波。同时指出，无论是卡尔曼还是扩展卡尔曼滤波，都是参数化的滤波方法，对于无法用参数化进行表示的，则采用粒子滤波。粒子滤波是一种无参的滤波算法。...粒子滤波(Particle Filter) ? 此时对权重更新公式进行变形（在不产生歧义情况下部分内容用点省略）： ? ? 6. 总结 本文首先从滤波问题说起，指出了贝叶斯滤波框架下积分很难求的问题。
第一部分-线性卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器可以理解为一种感知充满噪声的世界的方式。当我们要定位机器人在哪里，依赖两个条件：我们知道机器人如何从一个时刻移动到下个时刻，因为我们以某种确定的方式命令它移动。...这称为状态转移（即机器人如何从一个状态转移到另一个）而且我们能用各种传感器如相机，激光雷达或回波探测器（德语：毫米波雷达）测量机器人的环境。问题是这2类信息都受到噪声影响。...卡尔曼滤波器允许我们结合当前状态的不确定和它的传感器测量的不确定来理想地降低机器人的总体不确定程度。这两类不确定通常用高斯概率分布或正态分布来描述。高斯分布有2个参数：均值和方差。...Surprisingly few software… 第二部分-扩展卡尔曼滤波器 扩展卡尔曼滤波器（如名字所示）是“标准”卡尔曼滤波器的扩展。...假设机器人实际上在加速， 或任意非线性运动（例如 沿着圆周运动），状态转移模型有点错误。在大多数情形下，并没有多大的错误。但是在某些边界情形，这个线性假设就错的离谱。 同样假设线性测量模型也会有问题。
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