Suivi des objets de filtre à particules

1. Qu'est-ce que le suivi du filtre à particules?
2. Est un filtre de particules un filtre kalman?
3. Le filtre à particules est-il un filtre Bayes?
4. Que sont les particules dans le filtre à particules?

Qu'est-ce que le suivi du filtre à particules?

L'objet TrackingPF représente un tracker d'objet qui suit un modèle de mouvement non linéaire ou qui est mesuré par un modèle de mesure non linéaire. Le filtre utilise un ensemble de particules discrètes pour approximer la distribution postérieure de l'État. Le filtre à particules peut être appliqué à des modèles de système non linéaire arbitraires.

Est un filtre de particules un filtre kalman?

Les filtres Kalman et les particules sont des algorithmes qui mettent à jour récursivement une estimation de l'État et trouvent les innovations qui stimulent un processus stochastique étant donné une séquence d'observations. Le filtre Kalman atteint cet objectif par des projections linéaires, tandis que le filtre à particules le fait par une méthode séquentielle Monte Carlo.

Le filtre à particules est-il un filtre Bayes?

Le filtrage de Bayes est le terme général utilisé pour discuter de la méthode d'utilisation d'un cycle de prédire / mise à jour pour estimer l'état d'un système dynamique à partir des mesures de capteurs. Comme mentionné, deux types de filtres Bayes sont des filtres Kalman et des filtres à particules.

Que sont les particules dans le filtre à particules?

Le filtrage des particules est basé sur le filtrage bayésien récursif avec des simulations de Monte Carlo. La méthode se rapproche du PDF postérieur bayésien avec un ensemble d'échantillons pondérés choisis au hasard. Chaque échantillon du vecteur d'état est appelé une particule.