MATLAB中的粒子滤波仿真

简介：
本项目通过MATLAB进行粒子滤波算法的仿真研究，旨在探索该算法在状态估计和跟踪问题中的应用效果。 理解粒子滤波中的概率含义至关重要：它表示在给定状态x的情况下测量y出现的概率。比如，在机器人定位的应用场景下，如果机器人的位姿是x，则传感器数据为y的概率是多少。另一个简单的例子可以是寻找一个年龄14岁的男孩（即状态x），其身高为170厘米（也就是测量值y）的可能性。 为了计算这种概率，需要了解此时的分布情况。以某篇文章中的系统状态方程为例，在该模型中，我们假设测量是在真实数值基础上加上了高斯噪声。因此，y的分布可以看作是以实际测量值为中心、以噪声的标准差为宽度的一个正态（即高斯）分布。 在粒子滤波的过程中，权重采样步骤是这样的：当一个粒子处于状态x时，该状态下对应的测量结果记为y。为了计算这个特定测量出现的概率，只需将它插入到上述描述的基于真实值和噪声方差构建出的正态分布中进行概率计算即可。