跨學科（未學過數理統計和濾波等課程）的研究人員看懂粒子濾波或MCL定位的理論

2019年劍橋大學一名教授 Simon Godsill?發表了一篇論文：

Godsill S. Particle filtering: the first 25 years and beyond[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2019: 7760-7764.??

該篇論文簡要介紹了粒子濾波理論發展的前因后果及歷史過程，值得一看。

1993年最早的粒子濾波版本，解決非線性非高斯的貝葉斯狀態估計方案。

N. Gordon, D. Salmond, and A. F. Smith, “Novel approach to? nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation,” IEE Proc. F, Radar Signal Process., vol. 140, pp. 107–113, 1993.

第三個作者 斯密斯教授是帝國理工學院的，研究過不少貝葉斯理論和推理等內容。

（果然最開始最原始的很多研究理論都是諸如劍橋牛津帝國理工或者其他國家的名校的大牛提出）

先驗知識：

18世紀1763年左右的--貝葉斯理論

1930年左右的--蒙特卡洛思想（重要性采樣IS、采樣-重要性重采樣 SIR）

1960年左右的--狀態估計--濾波--卡爾曼濾波（貝葉斯濾波的線性高斯版）

貝葉斯理論和應用案例

其中的 先驗概率、后驗概率、可能性函數等描述值得細讀和推敲。

如何簡單理解貝葉斯決策理論（Bayes Decision Theory）？ - 知乎如題，簡單明了的解釋一下貝葉斯決策理論https://www.zhihu.com/question/27670909

?蒙特卡洛思想

狀態估計、濾波

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器人学习--粒子滤波/MCL定位的理论基础（先验知识）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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