定位算法—MCL蒙特卡洛滤波

主要观点总结

本文主要介绍了粒子滤波（MCL）算法的基本原理和步骤，以及与其他定位算法如卡尔曼滤波（Kalman）和扩展卡尔曼滤波（EKF）相比的优势。文章通过实例图解释了粒子滤波的定位过程。

关键观点总结

关键观点1: MCL算法简介

MCL是一种基于粒子滤波的定位算法，适用于非线性、非高斯动态系统。它通过模拟一系列粒子来近似表示系统的状态概率分布，通过不断迭代更新粒子的权重和位置来推算出系统的确切状态。

关键观点2: MCL算法的基本步骤

MCL算法的基本步骤包括：随机生成粒子、预测粒子的下一状态、根据测量值更新粒子权重、重采样以及计算估计值。

关键观点3: 粒子滤波的优势

粒子滤波对复杂问题的求解有优势，如高度的非线性、非高斯动态系统的状态递推估计或概率推理问题。它通过模拟一系列加权随机样本（粒子）来近似表征任意状态的后验概率密度。

关键观点4: 实例解释

文章通过实例图解释了粒子滤波的定位过程，包括机器人的初始位置、通过传感器感知环境、粒子权重的更新、重采样以及机器人位置的估计。

文章预览

之前的文章介绍过卡尔曼滤波算法进行定位，我们知道kalman算法适合用于线性的高斯分布的状态环境中，我们也介绍了EKF，来解决在非高斯和非线性环境下的机器人定位算法。 但是他们在现实应用中存在计算量，内存消耗上不是很高效。这就引出了MCL算法。 粒子滤波很粗浅的说就是一开始在地图空间很均匀的撒一把粒子，然后通过获取机器人的motion来移动粒子，比如机器人向前移动了一米，所有的粒子也就向前移动一米，不管现在这个粒子的位置对不对。 使用每个粒子所处位置模拟一个传感器信息跟观察到的传感器信息（一般是激光）作对比，从而赋给每个粒子一个概率。之后根据生成的概率来重新生成粒子，概率越高的生成的概率越大。 这样的迭代之后，所有的粒子会慢慢地收敛到一起，机器人的确切位置也就被推算出来了 MCL VS EKF MCL的计算 ………………………………