粒子滤波算法研究现状与发展趋势

粒子滤波综述
吕德潮;范江涛;韩刚瓮;马冠一
【期刊名称】《天文研究与技术－国家天文台台刊》
【年(卷),期】2013(010)004
【摘要】主要对粒子滤波算法进行综述.首先详细描述了递归贝叶斯估计的基本原理和基于蒙特卡罗方法的重要性采样/重采样技术,在此基础上引出了粒子滤波标准算法——序贯重要性采样算法和序贯重要性重采样算法.针对这两个算法在应用中存在的问题,从提高算法的有效性和实时性两个方面,对近年来国内外在粒子滤波理论及应用研究方面开展的工作进行了介绍、分析归纳了改进粒子滤波算法及其主要改进思想.最后,对粒子滤波算法的研究方向进行了展望.
【总页数】13页(P397-409)
【作者】吕德潮;范江涛;韩刚瓮;马冠一
【作者单位】中国科学院国家天文台,北京100012;中国科学院大学物理科学学院,北京100049;中国科学院国家天文台,北京100012;中国科学院大学物理科学学院,北京100049;北京航天飞行控制中心,北京100094;中国科学院国家天文台,北京100012
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.智能优化粒子滤波算法综述研究 [J], 刘淑波;张园;龚丽
2.基于卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM研究综述 [J], 孙海波;童紫原;唐守锋;童敏明;纪玉明
3.Mean Shift和粒子滤波实现红外人体跟踪算法综述 [J], 耿建平; 雷梦英
4.基于卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM研究综述 [J], 孙海波[1];童紫原[2];唐守锋[1];童敏明[1];纪玉明[3]
5.智能优化粒子滤波算法综述研究 [J], 刘淑波[1];张园[1];龚丽[2]
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基础。
采样阶段
1
采样阶段是粒子滤波器中最重要的步骤之一，其 目的是从状态空间中生成一组样本，这些样本代 表了系统状态的可能取值。
2
常用的采样方法包括随机采样、重要性采样等， 根据具体问题和数据特性选择合适的采样方法。
3
在采样过程中，每个样本都会被赋予一个权重， 用于表示该样本代表系统状态的可靠程度。
无人驾驶
无人驾驶是另一个重要的应用场景。在无人驾驶系统中，车 辆需要实时感知周围环境并做出决策，以确保安全行驶。粒 子滤波器在无人驾驶中主要用于传感器融合和定位。
通过将多个传感器（如GPS、IMU、轮速传感器等）的数据 融合，粒子滤波器能够提供高精度的车辆位置和姿态信息。 同时，粒子滤波器能够处理传感器数据的不确定性，提高车 辆在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。
粒子滤波器的参数需要手动调 整，如粒子的数量、权重等， 这可能会增加使用难度。
对初值敏感
粒子滤波器对初值的选择较为 敏感，如果初值选择不当，可 能会导致滤波器的性能下降。
粒子滤波器的改进方
06
向
权重更新策略的改进
重要性采样
在权重更新过程中，采用重要性采样 技术，根据目标分布和观测数据之间 的相似度，调整粒子的权重，以提高 滤波器的性能。
机器人导航
机器人导航是粒子滤波器的另一个应用领域。在机器人导航中，粒子滤波器主要用于估计机器人的位置、速度和方向，以实 现自主导航。
机器人通过传感器（如激光雷达、摄像头等）获取环境信息，并利用粒子滤波器进行数据融合和状态估计。粒子滤波器能够 处理传感器数据的不确定性，并有效应对机器人运动过程中的噪声和干扰。通过不断更新粒子的权重和位置，粒子滤波器能 够使机器人精确地跟踪实际环境变化，实现稳定导航。

Key words:object tracking;particle filter;EKPF;UPF
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1001-9227(2013)-01-0010-04
0引言 视频目标跟踪一直是计算机视觉领域的核心问题，其广泛
应用在视频监控、计算机视觉导航、人机交互等领域[1-2]。视频目 标跟踪算法一般分为两类：确定性跟踪算法与随机性跟踪算 法。确定性跟踪算法归结为能量函数的优化问题，如最为常见 的均值漂移（mean-shift）算法，其有实时性好的优点，但容易收 敛到局部极值，导致目标跟丢[3]。随机性跟踪算法归结为动态系 统的状态估计问题，其中常见的是粒子滤波（particle filter）算 法。视频运动目标的跟踪是一个典型的非线性、非高斯问题，尽 管粒子滤波是一个解决非线性、非高斯的主流方法，但仍有重要 性函数的选择、权值退化与样本枯竭等问题，导致滤波发散。
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究 王进花，等
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究*
王进花，付德强，曹 洁，李 军 （兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 甘肃兰州，730050）
摘 要:针对标准粒子滤波算法存在的缺陷，本文引入了两种改进的方法，引入最新的量测信息，改进粒子滤波的建
议分布。EKPF 通过引入扩展卡尔曼算法改进粒子分布，UPF 引入无验结果表明，UPF 算法优于扩展卡尔曼粒子滤波算法与标准粒子滤波算法。
关键词:目标跟踪；粒子滤波；EKPF；UPF
Abstract:For the defects of the standard particle filter algorithm, two improved algorithm are proposed, which introduced

文章编号:1671-637Ú(2005)06-0001-04粒子滤波的关键技术及应用夏克寒1,许化龙1,张朴睿2(1.第二炮兵工程学院,陕西西安710025;2.清华大学计算机学院,北京100083)摘要:粒子滤波算法及应用的研究在近几年来取得了很大进展,相继出现了一些新算法、新应用。

首先介绍了粒子滤波的特征及算法分类,然后对其关键技术进行了归纳分析,并给出了粒子滤波的一些典型应用成果,最后指出了粒子滤波技术亟待解决的一些热点和难点问题。

关键词:粒子滤波;稳定性;重要性采样中图分类号:V271.4;TN713文献标识码:ACritical technologies and applications of particle filterXI A Ke-han1,XU Hua-long1,ZHANG Pu-rui2(1.Second Artille ry Engineering Colle ge,Xi.an710025,China; p uter I nstitute,Tsinghua Unive rsity,Beijing100083,China)Abstract:In recent years,great progresses have been made in the research on algorithms and application of particle filter,and some new algorithms and applications were put forward.In this paper,the characteristics and classification of particle filter are introduced first.Then some critical technologies of particle filter are sum marized and analyzed,and some typical application results are given.Finally,some issues are pointed out which should be the focus of future study.Key Words:particle filter;stability;sampling importance0引言在处理非线性滤波问题时最常用的方法是推广卡尔曼滤波[1]。