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与卡尔曼滤波（Kalman Filter）相比较 粒子滤波(PF： Particle Filter)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。
所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。
粒子滤波算法改进策略 传统的粒子滤波算法需要使用状态转移后的所有粒子进行系统观测和重采样。这使得计算量很大，而且增加了错误信息，甚至会导致跟踪目标漂移。鉴于此，笔者对传统的粒子滤波进行了一系列的改进。
年有Gordon和Salmond提出了一种新的基于SIS方法的Bootstrap非线性滤波方法，从此奠定了粒子滤波算法的基础。
这种方法通过对雾天图像进行增强， 改善图像质量。其优点是可以利用已有的成熟图像处理算法进行针对性运用， 增强图像的对比度， 突出图像中景物的特征和有价值的信息；缺点是可能会造成图像部分信息的损失， 使图像失真。
当然，卡尔曼滤波只适用于线性系统，当目标模型非线性时，可以用扩展卡尔曼滤波，无色卡尔曼滤波以及粒子滤波等。 总之卡尔曼滤波中的滤波相当于根据观测值剔除噪声，从而得道目标状态的估计值，是一种目标状态估计方法。
1、在对系统观测过程进行改进时，只选取局部最优粒子（即权值较大的粒子）进行状态转移；在重采样环节，也使用了这种局部最优原理，只选取部分大权值粒子。改进的粒子滤波算法，能够在很大程度上解决上述问题。
2、比如说，我们可以指定100个粒子初始状态和跟踪区域一致，即粒子参数和跟踪区域的(x，y，w，h)相等。
3、尽管算法中的概率分布只是真实分布的一种近似，但由于非参数化的特点，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约，能表达比高斯模型更广泛的分布，也对变量参数的非线性特性有更强的建模能力。
4、我通俗解释一下，粒子滤波（PF）的应用大致这样：（其实目标跟踪的理论就是对状态向量的实时估值）设有一堆样本，假设有N个，初始给他们同样的权值1/N。
5、而Montemerlo等人在2002年首次将Rao-Blackwellised粒子滤波器应用到机器人SLAM中，并取名为FastSLAM算法。
6、它的好处在于不仅用简单的语言讲解了基本原理，更给出了实现算法的代码教程，我觉得看一大坨公式能增加的理解程度都不如看一小段代码，甚至自己动手编上一段，这样就能完全理解了。
特性，传递函式，实例，比较， 历史 这种滤波器最先由英国工程师史蒂芬·巴特沃斯（Stephen Butterworth）在1930年发表在英国《无线电工程》期刊的一篇论文中提出的。
我国广泛使用滤波器是50年代后期的事，当时主要用于话路滤波和报路滤波。
滤波器在数值信号处理中有广泛的应用，为此我们将滤波器作简单介绍，达到抛砖引玉的作用。
滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。
无源滤波的主要形式有电容滤波、电感滤波和复式滤波(包括倒L型、LC滤波、LCπ型滤波和RCπ型滤波等)。有源滤波的主要形式是有源RC滤波，也被称作电子滤波器。
滤波器原理是当流过电感的电流变化时，电感线圈中产生的感应电动势将阻止电流的变化。
1、但第一个具有应用性的粒子滤波算法于1993年由Gordon等提出（“A novel Approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian State estimation”）。
2、因此，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。
3、在k时刻的后验概率密度可以近似地写成：2 粒子滤波算法改进策略 传统的粒子滤波算法需要使用状态转移后的所有粒子进行系统观测和重采样。这使得计算量很大，而且增加了错误信息，甚至会导致跟踪目标漂移。
4、当然，卡尔曼滤波只适用于线性系统，当目标模型非线性时，可以用扩展卡尔曼滤波，无色卡尔曼滤波以及粒子滤波等。 总之卡尔曼滤波中的滤波相当于根据观测值剔除噪声，从而得道目标状态的估计值，是一种目标状态估计方法。
5、我通俗解释一下，粒子滤波（PF）的应用大致这样：（其实目标跟踪的理论就是对状态向量的实时估值）设有一堆样本，假设有N个，初始给他们同样的权值1/N。
6、初始化阶段 跟踪区域初始化。在使用粒子滤波算法进行目标跟踪前需要选择要跟踪的目标物体。这个过程可以用人工划定方法和自动识别方法。
用粒子滤波跟踪检测会遇到粒子采样不均匀，粒子漂移，模型不准确，计算复杂度高等问题。根据查询相关资料显示，粒子采样不均匀：粒子采样不均匀可能导致某些目标区域的粒子数量不足，从而影响跟踪的准确性和稳定性。
因此，在此阶段，粒子滤波算法将对每个粒子进行打分，将得分较低的粒子删除，将得分多的粒子生成更多的粒子（重采样过程完成）。具体打分的方法根据不同的需求会不同，例如人脸跟踪方法中使用距离作为衡量的标准。
论文中通过仿真试验，进行跟踪性能的比较，结果证明在复杂的非高斯非线性环境中，粒子滤波器的性能要明显优于扩展卡尔曼滤波器。
另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。
在k时刻的后验概率密度可以近似地写成：2 粒子滤波算法改进策略 传统的粒子滤波算法需要使用状态转移后的所有粒子进行系统观测和重采样。这使得计算量很大，而且增加了错误信息，甚至会导致跟踪目标漂移。
因此，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。
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