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)
Particle Filters (and Navigation)
Ce cours fait partie de Spécialisation Applied Kalman Filtering
Instructeur : Gregory Plett
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
23 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Implement a robust particle-filter algorithm in Octave
- Catégorie : Implementing Bayesian inference state-estimation solution
- Catégorie : Apply a particle filter to solve an indoor-navigation problem
- Catégorie : Implement sequential importance sampling in Octave
- Catégorie : Implement Monte-Carlo integration methods
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
28 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
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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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This week, you will learn how to apply the particle filter to an indoor navigation problem.
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