沛县网站设计,宣传册样式,百度下载安装 官方,网站营销看法机器人学中有些问题是二值问题#xff0c;对于这种二值问题的概率评估问题可以用二值贝叶斯滤波器binary Bayes filter来解决的。比如机器人前方有一个门#xff0c;机器人想判断这个门是开是关。这个二值状态是固定的#xff0c;并不会随着测量数据变量的改变而改变。就像门…机器人学中有些问题是二值问题对于这种二值问题的概率评估问题可以用二值贝叶斯滤波器binary Bayes filter来解决的。比如机器人前方有一个门机器人想判断这个门是开是关。这个二值状态是固定的并不会随着测量数据变量的改变而改变。就像门一样不是开就是关。
现在我利用二值贝叶斯滤波来在跟踪阶段判断4d毫米波聚类后目标的动态和静态属性
为了估计目标在给定时刻的动态概率计算速度大于给定值的点与目标点云中的点总数的比率。在二值贝叶斯滤波器中使用贝叶斯定理来更新目标的状态它可以是静态的也可以是动态的在t时刻分别用0或1的二进制值表示。 在动态和静态属性更新中 p ( x ∣ z t ) p(x|z_t) p(x∣zt)计算为速度大于给定值 v d v_d vd的点数与目标点云中的点总数的比值。
最后我们通过lt来计算二值状态的置信度
明天写代码验证效果
