As the final course in the Applied Kalman Filtering specialization, you will learn how to develop the particle filter for solving strongly nonlinear state-estimation problems. You will learn about the Monte-Carlo integration and the importance density. You will see how to derive the sequential importance sampling method to estimate the posterior probability density function of a system’s state. You will encounter the degeneracy problem for this method and learn how to solve it via resampling. You will learn how to implement a robust particle-filter in Octave code and will apply it to an indoor-navigation problem.
Particle Filters (and Navigation)
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Particle Filters (and Navigation)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Applied Kalman Filtering
Dozent: Gregory Plett
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 23 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Implement a robust particle-filter algorithm in Octave
- Kategorie: Implementing Bayesian inference state-estimation solution
- Kategorie: Apply a particle filter to solve an indoor-navigation problem
- Kategorie: Implement sequential importance sampling in Octave
- Kategorie: Implement Monte-Carlo integration methods
Wichtige Details
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September 2024
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28 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Applied Kalman Filtering
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This week, you will learn a computationally intensive method to estimate the state of highly nonlinear systems, where the pdfs do not need to be Gaussian.
Das ist alles enthalten
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This week, you will learn the tricks we will use to approximate the brute-force solution.
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This week, you will put all of the tricks from week two together to implement (and then refine) the particle-filter method.
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7 Videos7 Lektüren7 Aufgaben4 Unbewertete Labore
This week, you will learn how to apply the particle filter to an indoor navigation problem.
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Dozent
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