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粒子滤波最新视觉报道_粒子滤波算法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

粒子滤波

学术研究中的可解释性：真的有那么重要吗？最近我一直在研究知识图谱和语义推理，发现很多人都在关注可解释性这个问题。简单来说，可解释性就是要对每一个推理结果进行解释，说明为什么会得到这样的结果，受哪些因素影响，是一个因素还是多个因素。不过，大多数时候，这些解释更像是为了自嗨，缺乏实际的价值。回想两年多前，我刚接触神经网络时，很多研究者批评它的“可解释性差”。但实际上，传统基于控制理论的方法也不见得有多好的解释性，比如滑模控制里的扰动问题。有些传统滤波算法更不存在可解释性这一说，例如蒙特卡洛粒子滤波。目前来看，可解释性的概念至少存在以下几个问题：可解释性的定义和评估指标不明确：什么才是可解释？怎么评估？这些问题都没有明确的答案。不同工程背景和应用场景，解释的侧重点和粒度不同：对于一个确定的结果，我需要解释到什么层面和程度？这个问题没有一个统一的标准。解释的正确性如何验证：存在多个解释时，如何证伪其中的虚假解释？有没有可能，整个解释都是在胡说八道？这些问题都值得深思。我一直同意Yann LeCun的看法：虽然可解释的模型（如逻辑回归、决策树等）相比深度学习模型在性能上稍逊一筹，但人们更关心的是性能而非解释性。只要能证明模型在特定场景下工作良好，那么就不需要那么能提供解释。而且，深度学习也不是完全的黑盒——你可以通过观察某个神经元的敏感性等进行细微的控制，尽管它在总体上不能提供一个明确的含义。世间万物，人类能完全理解其奥义的不到千万分之一，但并不妨碍人类使用工具和生活。人类不需要明白每一个细胞的组成，却并不影响种族的繁衍生息；人类不需要明白每一层神经网络的训练过程，也并不影响chatGPT生成令人惊叹的内容文案。所以，学术研究中的可解释性真的有那么重要吗？或许，我们需要的不是对每一个细节的解释，而是对模型整体性能和适用性的理解。毕竟，工具的本质在于使用，而不是理解其背后的每一个细节。

3D 激光点云的多目标跟踪多目标跟踪中的检测后跟踪（Tracking-by-Detection）方法，其核心在于利用当前帧与先前帧的目标检测结果进行匹配。该方法架构由数据关联与滤波器两大模块构成。数据关联模块负责解决跨时间点的目标匹配难题，而滤波器模块则专注于目标的运动状态预估与轨迹更新。在数据关联方面，业界广泛采用的方法包括多重假设跟踪（MHT）、匈牙利算法（Hungarian Algorithm）、联合概率数据关联（JPDA）及全局最近邻（GNN）等。至于滤波器，卡尔曼滤波器与粒子滤波器则是最为常见的选择。ABJDMOT算法，作为这一领域的创新之作，巧妙地将匈牙利匹配与卡尔曼滤波器结合，以应对3D MOT挑战，其在性能上的显著提升赢得了工业界的广泛青睐。然而，ABJDMOT在4D（即加入时间维度的三维空间）匹配时，仅依赖于目标矩形框的3D重叠度，这在某些情境下可能导致前后帧间无重叠部分的目标被遗漏。为解决此问题，斯坦福大学与丰田技术研究院于2020年推出了PDMOT算法，该算法引入马氏距离作为匹配依据，结合匈牙利算法，旨在进一步提升算法性能。此外，学者们还不断探索在匹配过程中融入更多特征信息，如目标的几何尺寸、朝向、外形等，以增强匹配的准确性。例如，H.Wa等人的研究便是在此方向上的一次有益尝试。针对多目标跟踪（MOT）领域，一些学者聚焦于改进基于轨进片段（tracklet-based）的方法，指出传统检测驱动的多目标跟踪算法过度依赖目标检测的性能，忽视了目标历史信息的有效利用。为此，他们探索了利用多帧点云序列或轨进片段，结合深度学习技术来提取目标的独特特征，旨在实现端到端的多目标跟踪解决方案。例如，在UCAI会议上，H.Wa等人提出的PC-TCNN算法便是这一思路的杰出代表。该算法创新性地从点云序列中初步生成候选轨进片段，随后对这些片段进行精细化处理，并通过将精细化的轨进与先前片段相关联，有效实现了对目标的连续追踪。相较于基于检测的3D MOT算法，此类基于轨进片段的方法往往能取得更高的跟踪精度，但在实时性方面仍有待进一步优化和提升。在2020年的OS会议上，针对3D多目标跟踪问题，基于经典的2D图像目标跟踪算法SORT，创新性地提出了ABJDMOT算法。该算法聚焦于目标跟踪的精确性，通过采用向量匹配策略，有效对比当前帧与历史帧中目标的数据，并借助卡尔曼滤波在多维空间中精准估计目标的运动状态。ABJDMOT算法展现出卓越的性能，据统计，在多个基准测试中，其平均运行精度高达207 APPS，同时在多目标跟踪准确度（MOTA）方面亦表现优异。ABJDMOT算法的整体架构其核心流程包括五个关键步骤：首先，从目标检测模块获取当前帧（t时刻）目标的位置、大小及特征信息（A）；随后，利用历史帧（t-1时刻）中各目标的运动信息，通过卡尔曼滤波预测其在当前帧的潜在状态（B）；接着，通过数据关联模型，将当前帧的检测结果与卡尔曼滤波预测的目标状态进行匹配（C）；对于成功匹配的目标，采用卡尔曼滤波的更新步骤，以获取其最新的运动状态估计（D）。这一过程确保了ABJDMOT算法在复杂场景下的高效与准确。 SimTrack，一种基于tracking-by-detection理念的3D多目标跟踪算法，当前在工业界占据核心地位。然而，其高度依赖即时的目标检测结果，且目标跟踪信息对检测优化的反馈不足。此外，匹配步骤复杂，需人工定制匹配规则并精细调整阈值与参数。SimTrack的运作流程，其核心在于利用多帧点云作为输入，通过基于柱状体素或普通体素的骨架网络提取特征，生成伪BEVs图像。随后，网络输出分化为三个关键分支：混合时间中心图分支用于定位目标在多帧点云序列中的首次出现位置，运动估计分支负责估算目标运动偏移，而回归分支则专注于获取目标的详细尺寸与姿态信息。在推理阶段，SimTrack凭借先前混合时间中心图中的位置信息与运动预测，预判当前各目标的可能位置，并与最新混合时间中心图进行关联，实现精准的目标跟踪与检测。SimTrack通过混合时间中心图创新性地整合了多帧点云中的目标信息，实现了目标的自动化匹配、消失目标的智能剔除与新生目标的即时检测，彻底摒弃了传统跟踪方法中的复杂启发式匹配步骤。这一创新不仅简化了跟踪流程，更为我们未来的研究与实践开辟了新的思路与方向。

卡尔曼滤波的锂离子电池 SOC 在可再生能源系统中的改进锂离子电池广泛用于各种应用，例如电动汽车、便携式电子产品和可再生能源系统，准确的充电状态 (SOC) 估算对于确保这些电池的安全高效运行至关重要，卡尔曼滤波是锂离子电池 SOC 估算的常用方法。然而，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性。 SOC 定义为电池中剩余的能量与其完全充电状态相比的量，准确的 SOC 估算对于电池管理系统来说至关重要，可以防止过度充电或过度放电，这会导致安全隐患并缩短电池寿命。已经提出了各种用于SOC估计的方法，包括基于模型的方法和数据驱动的方法，基于模型的方法使用数学模型来描述电池的行为并根据模型的输出估算 SOC，另一方面，数据驱动方法使用历史数据来训练可以根据当前电池状态估计 SOC 的模型。卡尔曼滤波是锂离子电池中广泛使用的 SOC 估计方法，它是一种递归算法，可根据噪声测量和数学模型估计系统状态。卡尔曼滤波器由两个阶段组成：预测阶段和更新阶段。在预测阶段，卡尔曼滤波器利用数学模型来预测系统的下一状态。在更新阶段，卡尔曼滤波器使用噪声测量来校正预测状态并提高估计的准确性。然而，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性，因此，已经提出了几种改进的卡尔曼滤波技术用于锂离子电池中的 SOC 估计。扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 是传统卡尔曼滤波器的改进版本，可以处理系统模型中的非线性，在 EKF 中，使用一阶泰勒展开对非线性模型进行线性化，并将生成的线性化模型用于预测和更新阶段，由于 EKF 能够处理电池模型中的非线性，因此已广泛用于锂离子电池的 SOC 估算。在基于 EKF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述，EKF 算法使用一阶泰勒展开对模型进行线性化，并将生成的线性化模型用于预测和更新阶段，电池电压和电流测量用于使用 EKF 算法更新估计的 SOC。无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 是传统卡尔曼滤波器的另一个修改版本，可以处理系统模型中的非线性。 UKF 使用一组称为西格玛点的确定性采样点来表示状态变量的概率分布。西格玛点通过非线性模型传播以生成预测状态分布。然后使用预测的状态分布来计算预测的测量分布，将其与实际测量进行比较以更新估计状态。在基于 UKF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述。UKF 算法生成一组西格玛点来表示电池状态变量的概率分布。西格玛点通过非线性模型传播以生成预测状态分布。电池电压和电流测量用于使用 UKF 算法更新估计的 SOC。粒子滤波 (PF) 是一种用于状态估计的非参数方法，可以处理非线性和非高斯分布，PF 使用一组加权粒子来表示状态变量的概率分布。传播的粒子通过非线性模型生成预测的状态分布，然后使用预测的状态分布来计算预测的测量分布，将其与实际测量进行比较以更新估计状态。在基于 PF 的 SOC 估计中，电池模型由一组非线性微分方程描述。PF算法生成一组加权粒子来表示电池状态变量的概率分布。准确的 SOC 估算对于锂离子电池的安全高效运行至关重要，由于电池系统的非线性、不确定性和动态变化，传统的卡尔曼滤波算法在准确估计 SOC 方面存在局限性，已经提出了改进的卡尔曼滤波技术，例如 EKF、UKF 和 PF 来解决这些限制。 EKF 计算效率高且易于实现，但可能会出现线性化误差，UKF 可以处理没有线性化错误的高度非线性模型，但需要比 EKF 更多的计算资源。 PF 是一种非参数方法，可以处理非线性和非高斯分布，但需要大量粒子才能实现准确估计，并且可能会受到粒子简并的影响。最近的研究比较了这些改进的卡尔曼滤波技术在锂离子电池 SOC 估算中的性能，结果表明，UKF 和 PF 在精度方面优于 EKF，尤其是在高电流和温度条件以及动态负载条件下，然而，PF 需要比 UKF 多得多的粒子数才能实现准确估计。总之，用于锂离子电池 SOC 估计的卡尔曼滤波技术的选择取决于具体的应用要求、电池模型中的非线性水平以及可用的计算资源。需要进一步的研究来优化这些改进的卡尔曼滤波技术，并开发更准确和高效的锂离子电池 SOC 估计方法。

抗干扰定位，如何精准？在现代社会，导航定位技术已经无处不在，从出行、物流到军事和科研，都离不开精确的定位信息。然而，随着技术的发展，各种干扰因素也随之增多，对导航定位技术的准确性提出了更高的要求。因此，抗干扰导航定位技术的研究与应用显得尤为重要。导航定位技术概述 𐟓እＨˆꥮš位技术主要依赖于卫星信号、地面基站和惯性测量单元等多种手段，实现对目标位置的精确测量。其中，卫星导航系统是最为常见的一种，它通过一组在轨道上运行的卫星，向地面发送信号，接收器通过接收并解析这些信号，计算出自身的位置信息。干扰因素对导航定位的影响 𐟌鯸尽管导航定位技术已经非常成熟，但在实际应用中，还是会受到各种干扰因素的影响，导致定位精度下降甚至失效。这些干扰因素包括大气干扰、电磁干扰和多路径效应等。例如，大气中的电离层和对流层会对卫星信号造成折射和散射，影响信号的传播速度和方向；电磁干扰则可能直接淹没卫星信号，使接收器无法正常工作；多路径效应则是指信号在传播过程中，由于遇到障碍物而发生反射和折射，导致接收器接收到多个信号，影响定位的准确性。抗干扰导航定位技术的原理 𐟛 ️ 为了应对这些干扰因素，研究者们提出了各种抗干扰导航定位技术。这些技术的核心思想是通过算法优化、信号处理和硬件升级等手段，提高接收器对卫星信号的接收和解析能力，从而抵消干扰因素的影响。算法优化 𐟧€š过对定位算法进行改进和优化，提高定位精度。例如，可以采用卡尔曼滤波、粒子滤波等先进算法，对接收到的卫星信号进行预处理和滤波，消除干扰因素的影响。信号处理 𐟓ˆ 采用信号处理技术，对接收到的卫星信号进行增强和提纯。例如，可以通过自适应滤波、盲信号处理等技术，提取出有用的信号成分，抑制干扰信号的影响。硬件升级 𐟔犩€š过改进接收器的硬件结构，提高其对卫星信号的接收能力。例如，可以采用低噪声放大器、高性能天线等技术，提高接收器的灵敏度和抗干扰能力。通过这些技术手段，抗干扰导航定位技术能够在各种干扰因素中保持精准定位，为人们的出行、物流、军事和科研等领域提供更加可靠的定位信息。

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