Parçacık Filtreleri (ve Navigasyon)

Applied Kalman Filtering uzmanlık programının bu son kursunda, güçlü doğrusal olmayan durum tahmin problemlerini çözmek için parçacık filtresini nasıl geliştireceğinizi öğreneceksiniz. Monte-Carlo entegrasyonu ve önem yoğunluğu (importance density) hakkında bilgi edineceksiniz. Bir sistemin durumunun sonsal olasılık yoğunluk fonksiyonunu tahmin etmek için ardışık önem örneklemesi (sequential importance sampling) yöntemini nasıl türeteceğinizi göreceksiniz. Bu yöntem için dejenere olma problemiyle karşılaşacak ve bunu yeniden örnekleme (resampling) yoluyla nasıl çözeceğinizi öğreneceksiniz. Octave kodunda sağlam bir parçacık filtresini nasıl uygulayacağınızı öğrenecek ve bunu bir iç mekan navigasyon problemine uygulayacaksınız.