跨學(xué)科（未學(xué)過數(shù)理統(tǒng)計(jì)和濾波等課程）的研究人員看懂粒子濾波或MCL定位的理論

2019年劍橋大學(xué)一名教授 Simon Godsill?發(fā)表了一篇論文：

Godsill S. Particle filtering: the first 25 years and beyond[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2019: 7760-7764.??

該篇論文簡(jiǎn)要介紹了粒子濾波理論發(fā)展的前因后果及歷史過程，值得一看。

1993年最早的粒子濾波版本，解決非線性非高斯的貝葉斯?fàn)顟B(tài)估計(jì)方案。

N. Gordon, D. Salmond, and A. F. Smith, “Novel approach to? nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation,” IEE Proc. F, Radar Signal Process., vol. 140, pp. 107–113, 1993.

第三個(gè)作者 斯密斯教授是帝國理工學(xué)院的，研究過不少貝葉斯理論和推理等內(nèi)容。

（果然最開始最原始的很多研究理論都是諸如劍橋牛津帝國理工或者其他國家的名校的大牛提出）

先驗(yàn)知識(shí)：

18世紀(jì)1763年左右的--貝葉斯理論

1930年左右的--蒙特卡洛思想（重要性采樣IS、采樣-重要性重采樣 SIR）

1960年左右的--狀態(tài)估計(jì)--濾波--卡爾曼濾波（貝葉斯濾波的線性高斯版）

貝葉斯理論和應(yīng)用案例

其中的 先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、可能性函數(shù)等描述值得細(xì)讀和推敲。

如何簡(jiǎn)單理解貝葉斯決策理論（Bayes Decision Theory）？ - 知乎如題，簡(jiǎn)單明了的解釋一下貝葉斯決策理論https://www.zhihu.com/question/27670909

?蒙特卡洛思想

狀態(tài)估計(jì)、濾波

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器人学习--粒子滤波/MCL定位的理论基础（先验知识）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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