基于传统重采样的局部系统确定性算法

在自主驾驶中粒子滤波被广泛用于追踪目标。但是粒子滤波的一个问题是随着循环次数的增加会出现粒子退化的现象,这是因为少数粒子的权值会越来越高导致多数粒子失去跟踪价值。而重采样则可以在运行过程中不断对粒子权值进行调整。目前已经有很多的重采样方法被提了出来,但是由于编程过程中复杂性的问题,很多重采样方法被视为计算的瓶颈。为了解决这个问题,一个改进的重采样算法被提了出来。首先介绍粒子滤波中最频繁使用的几种重采样算法。并对他们进行了理论分析,从而揭示了这些重采样算法之间的区别,包括他们的重采样效率和计算复杂度。通过模拟,确认了理论分析的结果。结果表明,局部系统确定性重采样是适用于大量的对象跟踪的情况。

Partial Systematic Deterministic Algorithm Based on Basic Resampling Algorithms