【通过粒子滤波进行地形辅助导航】用于地形辅助导航的粒子滤波器和 PCRB研究（Matlab代码实现）

news2024/11/27 16:44:25

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛采样的非线性滤波方法，常被应用于机器人自主导航和目标跟踪等领域。在地形辅助导航中，粒子滤波器可以用来估计机器人的位置和姿态，并结合地形信息进行导航。

粒子滤波器的基本思想是通过一系列粒子（即假设的机器人状态）来近似表示目标状态的后验概率分布。这些粒子在状态空间中进行随机采样，并通过观测数据进行权重更新，从而使得具有较高权重的粒子更加接近真实状态。最终，通过对粒子进行重采样，可以得到对目标状态的估计。

在地形辅助导航中，粒子滤波器可以结合地形地图和传感器数据来进行导航。地形地图可以提供地形信息，比如高度、坡度等，而传感器数据可以提供机器人当前位置的观测值。通过不断更新粒子的权重，并利用地形地图进行粒子采样和重采样，可以实现对机器人位置和姿态的准确估计。

PCRB（Probabilistic Concurrent Reachability-based Path Planning）是一种基于概率模型的路径规划方法，通过考虑环境中的不确定性和动态变化来生成鲁棒的路径。与传统的路径规划方法相比，PCRB方法能够在考虑传感器误差和环境变化的情况下，生成更加可靠和鲁棒的路径。

在地形辅助导航中，PCRB方法可以结合地形地图和传感器数据，考虑不确定性因素和环境变化，生成适应性强、鲁棒性好的导航路径。通过使用PCRB方法，可以更好地应对地形变化、传感器误差和其他环境不确定性，提高导航的精度和可靠性。

因此，通过结合粒子滤波器和PCRB方法，可以实现基于地形辅助导航的精确定位和鲁棒路径规划。这种方法能够更好地应对不确定性和环境变化，提高导航系统的性能和可靠性。

📚2 运行结果

部分代码：

% Bounds for navigation (altimetry) with the following dynamic system :
%
% X_1 = N(X1 , Q1)
% X_{k+1} = FkXk + Uk + N(0 , Qk)
% Zk = h(Xk) + N(0 , Rk(Xk))
%
% If nb_ite variable is > 1, RMSE is compared versus PCRB
%
% Demo can be easily extented for multivariate measurements (m > 1)
%
% Author S茅bastien PARIS (sebastien.paris@lsis.org)
% -------

clear,clc , close all hidden;
options_affichage;

%% ---------------- Map --------------- %%

load colorado.mat
map = double(colorado);
clear colorado;
[nR , nC] = size(map);

%% ---------------- Parameters Simulation ---------------- %%

verbose = 2; %% 0 : nodisplay, 1 : map , 2 : map + measurements
N_part = 500000; % Number of particules
N_threshold = (6/10)*N_part;

nb_ite = 1; % Number of particule filter iteration to compute MSE & PCRB if nb_ite>1
M = 1000; % Number of paths used to evaluate PCRB

d = 4; % State dimension
m = 1; % Measurement dimension
alpha = 2.4477; % sqrt(chi2inv(0.95 , 2))