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粒子滤波跟踪算法简介什么是粒子滤波粒子滤波(PF:ParticleFilter)的思想基于蒙特卡洛方法(MonteCarlomethods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportanceSampling)。什么是粒子滤波粒子滤波算法1〕初始化所有粒子2〕更新粒子当前位置3〕评估每个粒子的重要性4〕根据粒子重要性重新采样粒子滤波缺点虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。机器人面临的环境越复杂，描述后验概率分布所需要的样本数量就越多，算法的复杂度就越高。因此，能够有效地减少样本数量的自适应采样策略是该算法的重点。另外，重采样阶段会造成样本有效性和多样性的损失，导致样本贫化现象。如何保持粒子的有效性和多样性，克服样本贫化，也是该算法研究重点。粒子滤波在物体跟踪中的应用例如粒子滤波在机器人自定位中的应用例

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