粒子滤波介绍
粒子滤波(PF: Particle Filter)是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。它的思想基于蒙特卡洛方法(MONte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。粒子滤波能够比较精确地表达基于观测量和控制量的后验概率分布，可以用于解决SLAM问题。 1.M [
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