贝叶斯滤波计算4d毫米波聚类目标动静属性

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

相关推荐
liruiqiang0536 分钟前
循环神经网络 - 通用近似定理 & 图灵完备
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·机器学习
Panesle1 小时前
广告推荐算法:COSMO算法与A9算法的对比
人工智能·算法·机器学习·推荐算法·广告推荐
dundunmm2 小时前
【论文阅读】Self-Correcting Clustering
论文阅读·深度学习·数据挖掘·聚类
蹦蹦跳跳真可爱5895 小时前
Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
人工智能·pytorch·python·机器学习·线性回归
卑微小文6 小时前
消费金融用户画像构建:代理 IP 整合多维度信息
爬虫·数据挖掘·数据分析
Naomi5216 小时前
Trustworthy Machine Learning
人工智能·机器学习
星霜旅人6 小时前
K-均值聚类
人工智能·机器学习
机器鱼7 小时前
1.2 基于卷积神经网络与SE注意力的轴承故障诊断
深度学习·机器学习·cnn
橘猫云计算机设计9 小时前
基于ssm的食物营养成分数据分析平台设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解),源码可白嫖!
后端·python·信息可视化·数据挖掘·数据分析·django·毕业设计