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贝叶斯滤波计算4d毫米波聚类目标动静属性

news 2025/8/28 15:43:03

机器人学中有些问题是二值问题，对于这种二值问题的概率评估问题可以用二值贝叶斯滤波器binary Bayes filter来解决的。比如机器人前方有一个门，机器人想判断这个门是开是关。这个二值状态是固定的，并不会随着测量数据变量的改变而改变。就像门一样，不是开就是关。

现在我利用二值贝叶斯滤波来在跟踪阶段判断4d毫米波聚类后目标的动态和静态属性

为了估计目标在给定时刻的动态概率，计算速度大于给定值的点与目标点云中的点总数的比率。在二值贝叶斯滤波器中使用贝叶斯定理来更新目标的状态，它可以是静态的，也可以是动态的，在t时刻分别用0或1的二进制值表示。

在这里插入图片描述

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在动态和静态属性更新中， $p(x|z_t)$ 计算为速度大于给定值 $v_d$ 的点数与目标点云中的点总数的比值。

最后我们通过lt来计算二值状态的置信度：
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明天写代码验证效果

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