无损卡尔曼滤波UKF(3)-预测-生成Sigma点 1 选择创建Sigma点 A 根据 已知上一个时间戳迭代出来的 后验状态 x_{k|k} 和后验协方差矩阵 P_{k|k} 他们代表当前状态的分布. Sigma点的数量取决于状态向量的维度 n_{\sigma} = 2\cdot n_x + 1 如果以两个维度的状态向量为例.就可以生成五个sigma点. X_{k|k} = [P1,P2,P3,P4,P5] 矩阵的每一列都代表一个Sigma点. X_{k|k} = [x_{k|k},x_{k|k

这是本专题的第二节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search为基础讲讲AlphaGo的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   AlphaGo流程 以人类的棋局用监督学习训练出一个策略网络 \(p_\sigma\) 以人类的棋局用监督学习训练出一个策略网络 \(p_\pi\

最早的SLAM雏形是在军事(核潜艇的海底定位)上的应用,主要传感器是军用雷达.SLAM技术发展到如今已经几十年,目前以激光雷达作为主传感器的SLAM技术比较稳定.可靠,仍然是主流的技术方案.但随着最近几年计算机视觉技术的快速发展,SLAM技术越来越多的应用于家用机器人.无人机.AR设备,基于视觉的Visual SLAM(简称VSLAM)逐渐开始崭露头角.今天就来帮大家普及下VSLAM的技术框架.   VSLAM技术架构 VSLAM的技术框架主要包括传感器数据预处理.前端.后端.回环检测.建图.

Python vs C++ 对比课   在本课中,你将学习如何用 C++ 编写类.像以前的课程一样,你需要比较 Python 的编程方式和 C++ 中编程方式的不同. 我们直接看例子.下面是一个名为 “Gaussian” 的 Python 类代码.该类包含两个类变量:平均值 “mu”,以及方差 “sigma2”. 你学过高斯分布,并在之前的纳米学位中看过这些方程. 类包括三个函数: evaluate,它表示概率密度函数 . multiply,它将两个高斯分布相乘. add,它将两个高斯分布相加.

JAVA学习总结    2 第一天    2 1:计算机概述(了解)    2 (1)计算机    2 (2)计算机硬件    2 (3)计算机软件    2 (4)软件开发(理解)    2 (5)语言    2 (6)人机交换    2 2:键盘功能键的认识和快捷键(掌握)    2 (1)功能键的认识    2 (2)快捷键    3 3:常见的DOS命令(掌握)    3 (1)常见的如下    3 (2)其他的几个(了解)    3 4:Java语言概述(了解)    4 (1)Jav

这是我在知乎上问题写的答案,修改了一下排版,转到博客里.   原问题: 能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽.   作者:半闲居士链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载

大神解答 一.前提 最一般的状态估计问题,我们会根据系统是否线性,把它们分为线性/非线性系统.同时,对于噪声,根据它们是否为高斯分布,分为高斯/非高斯噪声系统.现实中最常见的,也是最困难的问题,是非线性-非高斯(NLNG, Nonlinear-Non Gaussian)的状态估计.下面先说最简单的情况:线性高斯系统. 线性高斯系统 在线性高斯系统中,运动方程.观测方程是线性的,且两个噪声项服从零均值的高斯分布.这是最简单的情况.简单在哪里呢?主要是因为高斯分布经过线性变换之后仍为高斯分布.而对于

知乎上的提问,高翔作了回答:能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 写的比较通顺,抄之.如有异议,请拜访原文.如有侵权,请联系删除. 我怎么会写得那么长--如果您有兴趣可以和我一块把公式过一遍. 要讲清这个问题,得从状态估计理论来说.先摆上一句名言: 状态估计乃传感器之本质.(To understand the need for state estimation is to understand the nature of sensors.) 任何传感器,激光也好,视觉也

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

文章主要介绍了Javascript写入txt和读取txt文件的方法,需要的朋友可以参考下1. 写入 FileSystemObject可以将文件翻译成文件流. 第一步: 例: 复制代码 代码如下: Var fso=new ActiveXObject(Scripting.FileSystemObject); 创建一个可以将文件翻译成文件流的对象. 第二步:用于创建一个textStream 对象 括号里边有三个属性 1. 文件的绝对路径 2. 文件的常数 只读=1,只写=2 ,追加=8 等权限.(Fo

在Google开源SLAM软件cartographer中,相对<SLAM for dummies>使用了更为复杂.性能更好的Scan匹配与UKF算法,这里简单介绍下cartographer中使用的UKF算法. (一)滤波器参数设定 constexpr static FloatType kAlpha = 1e-3; constexpr static FloatType kKappa = 0.; constexpr static FloatType kBeta = 2.; constexpr st

语法树的作用 一棵语法树不仅包括了词性(part of speech), 还包括了短语(如名词短语, 动词短语)和结构化的信息(如主语, 谓语和宾语). 这些信息是进行机器翻译所必须的, 例如机器翻译中就需要使用到结构化信息, 来根据不同的语言规定调整主谓宾的顺序. 上下文无关语法 上下文无关语法(CFG)定义了描述语法树的要素. CFG 是一个四元组, 即(S, sigma, R, N), 其中 S 表示开始符号, sigma 表示词汇表, R 表示语法规则, N 表示非终端词. CFG 的问

HInton第9课,这节课没有放论文进去.....如有不对之处还望指正.话说hinton的课果然信息量够大.推荐认真看PRML<Pattern Recognition and Machine Learning>. 摘自PRML中22页. 正文: 一.提高泛化方法的概述 在这部分中,将会介绍通过减少(当一个模型的数据表现能力大大的超过训练时提供的数据而产生的)过拟合来提高模型的泛化能力,将会介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

假设现有一组Sigma-Delta ADC输出序列,下面将介绍两种计算出相应SNR的方法.其中由cadence导出数据的CIW窗口命令为:ocPrint(?output "输出目录/输出文件名" v("/保存的电路节点" ?resultsDir "cadence仿真数据目录/psf" ?result " "tran-tran") ?from 起始时刻 to 截止时刻 ?step 步长). 方法一: 第一种方法就是采用

Problem code: LCMSUM Given n, calculate the sum LCM(1,n) + LCM(2,n) + .. + LCM(n,n), where LCM(i,n) denotes the Least Common Multiple of the integers i and n. Input The first line contains T the number of test cases. Each of the next T lines contain

一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量. + -  / 与 *

   线程的概述:         线程是程序的多个执行路径,执行调度的单位,依托于进程存在.线程不仅可以共享进程的内存,而且还拥有一个属于自己的内存空间,这段内存空间叫做线程栈,是建立线程的时候由系统分配的,主要用来保存线程内部的数据,如线程执行函数中定义的变量.   java中多线程是一种抢占机制而不是分时机制.抢占机制是指CPU资源师被多个线程所共享,多个线程处于可运行状态,但是只允许一个线程在运行,他们通过竞争的方式抢占CPU.可以参考java 进程与线程的区别

    朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法,之所以称之为朴素,是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的,是一种典型的生成学习算法.所谓生成学习算法,是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求得后验概率P(X|Y).具体来说,利用训练数据学习P(X|Y)和p(Y)的估计,得到联合概率分布:     概率估计可以是极大似然估计,或者贝叶斯估计.     假设输入 X 为n维的向量集合,输出 Y 为类别,X 和 Y 都是随机变量.P(X,Y)是X和Y的联合概率分布,训练数据集为:

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的使用方法,在此基础