网站已备案下一步怎么做,网站建设怎么办,建网站能干嘛,企业邮箱登录方法#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
对于无人驾驶汽车的列车定位问题量子粒子滤波Quantum Particle Filter是基于量子理论和粒子滤波方法的一种新型定位算法。它使用量子粒子来近似表示目标状态的概率分布并通过观测数据进行权重更新和重采样实现对无人驾驶汽车位置的准确估计。
虽然目前关于量子粒子滤波在无人驾驶汽车列车定位方面的研究还比较有限但以下是一篇相关的研究论文可以提供一些参考
Liang, H., Li, K., Hao, Y., Xiao, M. (2020). Quantum-Inspired Particle Filter for Train Localization in Unmanned Vehicle. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(6), 2545-2555.
这篇论文提出了一种基于量子粒子滤波的方法用于无人驾驶汽车列车的定位问题。研究人员将量子理论引入粒子滤波器中通过定义量子粒子的状态和量子测量操作实现对车辆位置的估计。研究结果表明这种基于量子粒子滤波的定位方法在无人驾驶汽车列车定位中具有较高的精度和鲁棒性。
请注意该领域的研究还处于初级阶段因此可能还没有太多的中文文献可供参考。如果需要更全面的资料建议查阅相关国际期刊和会议论文以获取更多关于量子粒子滤波在无人驾驶汽车列车定位方面的研究信息。
本文量子或基线粒子的中心可以在黎曼-罗巴切夫斯基或欧几里得空间中计算。利用分数母能量透视计算左右量子自旋粒子在2D表面上的运动中心用于无人车控制可扩展到3D或更高维空间。
2 运行结果 部分代码
figure(2); set(gca,FontSize,12); clf; hold on plot(X(1, k), X(2, k), r., markersize,50); % System status axis([0 100 0 100]); plot(P(1, :), P(2, :), k., markersize,5); % Particle position plot(PCenter(1, k), PCenter(2, k), b., markersize,25); % Center legend(True State, Particle, Center of Particles); xlabel(x, FontSize, 20); ylabel(y, FontSize, 20); title(Real Gaussian Errors); grid; hold off pause(0.5); end
%% 1.5 dimension quantum space P P_init; % Particle starts off
% Jumps now for k 2 : T % Prediction for i 1 : N P(:, i) P(:, i) distance * [-cos(k * theta); sin(k * theta)] wgn(2, 1, 10*log10(Q)); end % Find the centerdirection of moving center sum(P, 2) / N; % Center of particle path Z(:, k) - Z(:, k-1); % Vector of path pathAngle atan2(path(2, 1), path(1, 1)); % Direction of moving % Initialization of extra parameters PLeft zeros(2, N); % Left party members PRight zeros(2, N); % Right party members WLeft zeros(N, 1); % Weight of left WRight zeros(N, 1); % Weight of right ILeft 1; IRight 1; % Particles are divided into either of left spin party or right spin party for i 1 : N % Space transformation, drivers moving view, counter-clock wise0~2pi path P(:, i) - center; partiAngle atan2(path(2, 1), path(1, 1)); % Angle towards the particle center wAngle mod(partiAngle - pathAngle 2*pi, 2*pi); % 0~pi belongs to left pi~2*pi belongs to right if wAngle 0 wAngle pi PLeft(:, ILeft) P(:, i); dist norm(PLeft(:, ILeft)-Z(:, k)); % Left distance to the observer WLeft(ILeft) (1 / sqrt(R) / sqrt(2 * pi)) * exp(-(dist)^1.5 / 1.5 / R); % Left quantum weight ILeft ILeft 1; else PRight(:, IRight) P(:, i); dist norm(PRight(:, IRight)-Z(:, k)); % Right distance to the observer WRight(IRight) (1 / sqrt(R) / sqrt(2 * pi)) * exp(-(dist)^1.5 / 1.5 / R); % Right quantum weight IRight IRight 1; end end CLeft ILeft - 1; CRight IRight - 1; % Left spin normalization wsum sum(WLeft); for i 1 : CLeft WLeft(i) WLeft(i) / wsum; end % Left resampling for i 1 : CLeft wmax 2 * max(WLeft) * rand; % Use the same rule as baseline index randi(CLeft, 1);
3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]Liang, H., Li, K., Hao, Y., Xiao, M. (2020). Quantum-Inspired Particle Filter for Train Localization in Unmanned Vehicle. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(6), 2545-2555.
4 Matlab代码实现
