Localization 如何理解马尔可夫定位算法？

在我的论文项目中，我需要实现蒙特卡罗定位算法（它基于马尔可夫定位）。我有整整一个月的时间来理解和实现算法。我了解概率论和贝叶斯定理的基础知识。现在我应该熟悉哪些主题来理解马尔可夫算法？我已经读了两三篇研究论文3-4遍，但我还是没有完全理解

我试着用谷歌搜索那些我不懂的术语，但我无法理解算法的本质。我想系统地理解。我知道它是做什么的，但我不完全理解它是如何做的，或者为什么做的

例如，在一篇研究论文中写道，马尔可夫算法可用于全球室内定位系统，或当您具有多模态高斯分布时。然而，由于同样的原因，卡尔曼滤波不能被使用。现在，我完全不明白

第二个例子，Markov Algorithm假设MAP是静态的，并且考虑马尔可夫假设，其中测量是独立的并且不依赖于先前的测量。但当环境是动态的（物体是运动的）时，马尔可夫假设是无效的，我们需要修改马尔可夫算法以融入动态环境。现在，我不明白为什么

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如果有人指出我应该学习哪些主题来理解算法，那就太好了。请记住，我只有一个月的时间。

粒子过滤器是定位机器人所需要的

要实现粒子滤波，您需要了解基本概率（主要是贝叶斯定理）、二维高斯分布

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看这些，真的很好

例如，在一篇研究论文中写道，马尔可夫算法可用于全球室内定位系统，或当您具有多模态高斯分布时。然而，由于同样的原因，卡尔曼滤波不能被使用。现在，我完全不明白

卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波用于单峰分布，并且初始估计必须足够好以跟踪

粒子滤波器是多模态的，不需要初始猜测，但需要更多的粒子（或样本）来收敛到更好的估计

第二个例子，Markov Algorithm假设MAP是静态的，并且考虑马尔可夫假设，其中测量是独立的并且不依赖于先前的测量。但当环境是动态的（物体是运动的）时，马尔可夫假设是无效的，我们需要修改马尔可夫算法以融入动态环境。现在，我不明白为什么

如果对象是人类，即使在动态环境中也不难定位（除非机器人完全被人类覆盖，并且机器人无法看到环境的任何部分）。一个简单的修改将是考虑与地图的构象的激光射线。下文对此进行了解释

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粒子过滤器是定位机器人所需的工具

要实现粒子滤波，您需要了解基本概率（主要是贝叶斯定理）、二维高斯分布

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看这些，真的很好

例如，在一篇研究论文中写道，马尔可夫算法可用于全球室内定位系统，或当您具有多模态高斯分布时。然而，由于同样的原因，卡尔曼滤波不能被使用。现在，我完全不明白

卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波用于单峰分布，并且初始估计必须足够好以跟踪

粒子滤波器是多模态的，不需要初始猜测，但需要更多的粒子（或样本）来收敛到更好的估计

第二个例子，Markov Algorithm假设MAP是静态的，并且考虑马尔可夫假设，其中测量是独立的并且不依赖于先前的测量。但当环境是动态的（物体是运动的）时，马尔可夫假设是无效的，我们需要修改马尔可夫算法以融入动态环境。现在，我不明白为什么

如果对象是人类，即使在动态环境中也不难定位（除非机器人完全被人类覆盖，并且机器人无法看到环境的任何部分）。一个简单的修改将是考虑与地图的构象的激光射线。下文对此进行了解释

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