激光slam学习日记——基于滤波器的激光SLAM方法

激光slam学习日记——基于滤波器的激光SLAM方法激光slam学习日记——基于滤波器的基于滤波的方法不适合大型场景,因为误差慢慢累积,没办法修复。贝叶斯与频率学派相对应,贝叶斯估计概率,频率估计数值粒子滤波:贝叶斯中的一个特例一、贝叶斯估计独立:我们知道其中一个,并不能对求解另一个产生任何帮助;条件独立:在某种情况下,才相互独立;假设,我们知道上一时刻位姿和上一个位姿的运动情况,那我们可以根据这两个得到此时刻的位姿,进而得到此时刻的观测情况,但是我们一旦知道这时刻的位姿,那上一时刻的运动情况与观测便不再有关系了。(好啰嗦)全概率:积分号内部

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激光slam学习日记——基于滤波器的

基于滤波的方法不适合大型场景,因为误差慢慢累积,没办法修复。
贝叶斯与频率学派相对应,贝叶斯估计概率,频率估计数值
粒子滤波:贝叶斯中的一个特例

一、贝叶斯估计

独立:我们知道其中一个,并不能对求解另一个产生任何帮助;
条件独立:在某种情况下,才相互独立; 假设,我们知道上一时刻位姿和上一个位姿的运动情况,那我们可以根据这两个得到此时刻的位姿,进而得到此时刻的观测情况,但是我们一旦知道这时刻的位姿,那上一时刻的运动情况与观测便不再有关系了。(好啰嗦)
全概率:积分号内部的就是y出现的情况下X出现的概率,求积分的意思就是我们取尽所有y的时候 ,y发生的概率是1,那么就剩P(x)了。
条件贝叶斯:加一些条件之后,贝叶斯公式仍然成立(很重要)。
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后验 = 最大似然 * 先验
先验:根据上一时刻位姿以及运动量估计出来的位姿概率
后验:在先验的基础上,通过观测得到更精准的位姿概率
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简单说说:根据上面可以知道贝叶斯估计就是P(a, b) = 在已知a估计b = 在已知b估计a
然后到我们模型中就是当前时刻观测z 与当前时刻位姿 x;我们在这里要明确一点,我们是要求位姿的。所以所以所以,左边的式子一定是求位姿x的概率,右边是求z的概率,然后求z的概率我们可以用一个预测概率和一个似然概率表示,预测概率就是根据以往时刻的观测和运动初步估计x的概率,似然呢就是把用这个初步估计的x来估计观测z的概率,这是等于左边式子x的概率滴。其实就是用当前观测去校正以前的位姿。好了整明白了,往后走。(主要给未来时候的自己看)
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第一个图:没有观测的,所以只是一个均匀分布每个地方的概率都相等;
第二个图:到达第一个门,只有观测的时候,三个门的位置会出现高峰;
第三幅图:运动到第二个门不加观测,观测的高峰会向右平移,为啥会平移呢?我觉的分开看吧,走到第二个门后面还是均匀分布,前面是上一次的观测,按照上一次的观测,就是从自身位置后面出现三个高峰。
第四幅图:咱们进行一次观测,此时自身位置处的概率是两次观测造成的,所以最高,同时知道自身位置。
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二、粒子滤波器

多峰分布可以处理全局定位
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就是说呢,先验分布会预测粒子下一步的位置和密集程度,然后似然分布会进行重采样,把权重小的粒子擦除,也就是把点少的地方去除。
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传播模型就是预测模型
第二个公式表示t -1时刻粒子一个分布情况
第三个就是将粒子进行传播后端一个分布情况
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这里是每个粒子的一个传播过程,若不进行重采样,慢慢就变成均匀分布,无法进行定位。
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这边计算实际与预测的比值作为权重,比值越大说明实际与预测相近,权重也越大,(权重一般都小于一),最后能得到得到权重的计算形式,其实就是似然分布。
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权重 = f / g
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根据预测计算粒子分布,然后观测计算权重,然后每个粒子对应一个权重,进行多次随机抽选,权重小的粒子会被擦除。
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概率大的地方,粒子多,对应着选择权重大的机会也大,保留的就多。使得我们的分布更加符合后验概率分布。
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粒子耗散:粒子多样性的损失,例如机器人不动,导致粒子变得很少,最后导致变成只有一种粒子。
gmapping没发大型建图的一个问题。
维数灾难:如果变成多维,粒子太多,无法计算。
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不是权重越大差异越小吗,这怎么肥事
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这个优化gmapping中没有

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激光的准确度要明显高于里程计,所以在L区域内激光占主导地位,所以我们把预测的里程计模型变成雷达观测模型,缩小范围。
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