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
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Matlab
- Catégorie : Global Positioning Systems
- Catégorie : Computer Programming Tools
- Catégorie : Numerical Analysis
- Catégorie : Simulations
- Catégorie : Applied Mathematics
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Estimation
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Mathematical Modeling
Détails à connaître
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Évaluations
24 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.
Inclus
7 vidéos12 lectures5 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
This week, you will learn the tricks we will use to approximate the brute-force solution.
Inclus
6 vidéos6 lectures6 devoirs4 laboratoires non notés
This week, you will put all of the tricks from week two together to implement (and then refine) the particle-filter method.
Inclus
7 vidéos7 lectures7 devoirs4 laboratoires non notés
This week, you will learn how to apply the particle filter to an indoor navigation problem.
Inclus
6 vidéos6 lectures6 devoirs1 laboratoire non noté
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