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initialize

Inicializar el estado del filtro de partículas.

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Sintaxis

initialize(pf,numParticles,mean,covariance)
initialize(pf,numParticles,stateBounds)
initialize(___,Name,Value)

Descripción

initialize(pf,numParticles,mean,covariance) inicializa el objeto de filtro de partículas, pf, con una cantidad específica de partículas, numParticles. Los estados iniciales de las partículas en el espacio de estados se determinan mediante muestreo de la distribución normal multivariada con los mean y covariance especificados.

ejemplo

initialize(pf,numParticles,stateBounds) determina la ubicación inicial de las partículas por muestra a partir de la distribución uniforme multivariada dentro del stateBounds especificado.

initialize(___,Name,Value) inicializa las partículas con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par Name,Value.

Ejemplos

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Cree un objeto stateEstimatorPF y ejecute un paso de predicción y corrección para la estimación del estado. El filtro de partículas proporciona una estimación del estado previsto basada en el valor de retorno de StateTransitionFcn. Luego corrige el estado en función de una medición determinada y el valor de retorno de MeasurementLikelihoodFcn.

Cree un filtro de partículas con los tres estados predeterminados.

pf = stateEstimatorPF
pf = 
  stateEstimatorPF with properties:

           NumStateVariables: 3
                NumParticles: 1000
          StateTransitionFcn: @nav.algs.gaussianMotion
    MeasurementLikelihoodFcn: @nav.algs.fullStateMeasurement
     IsStateVariableCircular: [0 0 0]
            ResamplingPolicy: [1×1 resamplingPolicyPF]
            ResamplingMethod: 'multinomial'
       StateEstimationMethod: 'mean'
            StateOrientation: 'row'
                   Particles: [1000×3 double]
                     Weights: [1000×1 double]
                       State: 'Use the getStateEstimate function to see the value.'
             StateCovariance: 'Use the getStateEstimate function to see the value.'

Especifique el método de estimación del estado medio y el método de remuestreo sistemático.

pf.StateEstimationMethod = 'mean';
pf.ResamplingMethod = 'systematic';

Inicialice el filtro de partículas en el estado [4 1 9] con covarianza unitaria (eye(3)). Utilice 5000 partículas.

initialize(pf,5000,[4 1 9],eye(3));

Suponiendo una medición [4.2 0.9 9], ejecute un paso de predicción y uno correcto.

[statePredicted,stateCov] = predict(pf);
[stateCorrected,stateCov] = correct(pf,[4.2 0.9 9]);

Obtenga la mejor estimación de estado basada en el algoritmo StateEstimationMethod.

stateEst = getStateEstimate(pf)
stateEst = 1×3

    4.1562    0.9185    9.0202

Argumentos de entrada

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Objeto stateEstimatorPF, especificado como un identificador. Consulte stateEstimatorPF para obtener más información.

Número de partículas utilizadas en el filtro, especificadas como escalar.

Media de distribución de partículas, especificada como vector. La propiedad NumStateVariables de pf se establece en función de la longitud de este vector.

Covarianza de la distribución de partículas, especificada como una matriz N por N, donde N es el valor de la propiedad NumStateVariables de pf.

Límites de las variables de estado, especificados como una matriz n por 2. La propiedad NumStateVariables de pf se establece en función del valor de n. Cada fila corresponde al límite inferior y superior de la variable de estado correspondiente.

Argumentos de par nombre-valor

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Especifique pares de argumentos opcionales como Name1=Value1,...,NameN=ValueN, donde Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Los argumentos nombre-valor deben aparecer después de los otros argumentos, pero el orden de los pares no importa.

En versiones anteriores a R2021a, use comas para separar cada nombre y valor, y encierre Name entre comillas.

Ejemplo: "CircularVariables",[0 0 1]

Variables circulares, especificadas como un vector lógico. Cada variable de estado que utiliza coordenadas circulares o angulares se indica con un 1. La longitud del vector es igual a la propiedad NumStateVariables de pf.

Capacidades ampliadas

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Historial de versiones

Introducido en R2016a

Consulte también

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