パーティクルフィルタ

Particle filters, also known as sequential Monte Carlo methods (SMC), are sophisticated model estimation techniques based on simulation. Particle filters have important applications in econometrics^[1].

They are usually used to estimate Bayesian models and are the sequential ('on-line') analogue of Markov chain Monte Carlo (MCMC) batch methods and are often similar to importance sampling methods. Well-designed particle filters can often be much faster than MCMC. They are often an alternative to the Extended Kalman filter (EKF) or Unscented Kalman filter (UKF) with the advantage that, with sufficient samples, they approach the Bayesian optimal estimate, so they can be made more accurate than either the EKF or UKF. However, when the simulated sample is not sufficiently large, they might suffer from sample impoverishment. The approaches can also be combined by using a version of the Kalman filter as a proposal distribution for the particle filter.

출처 : http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter

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참고하면 유용한 사이트

1. http://www23.atwiki.jp/yahirohumpty/pages/8.html

의외로 일본어를 조금 할줄 알게 되면 구글에서 영어로 검색한 자료보다 일어로 된 자료들이 훨씬 알찬 내용이
많이 있다는 걸 알게 되는 것 같습니다.
일본 블로거들은 정말 친절하고 자세한 예시를 제시 하면서 설명을 해주는 경우가 많기 때문에 정말 알기가 쉬운거 같습니다.

일본어가 후덜덜할 경우에는 http://translate.google.com 께 번역을 문의하면 뭔말 하는지 정도는 알 수 있으니 부담 갖지
마시기를^^;



2. http://www.cim.mcgill.ca/~yiannis/ParticleTutorial.html

Particle Filter Tutorial for Mobile Robots

particletutorial.pdf

로봇에다가 파티클 필터로 뭔가를 해보려고 할때 반드시 읽어봐야 하는 필독 튜토리얼 입니다.
뭐 굳이 안읽어봐도 구현하는데는 큰 지장은 없지만..


이외에도 구글신께 여쭤보면 무수히 많은 자료들이 나오지만 대부분 OpenCV 이용해서 파티클 필터 구현한 예제나
파티클 필터 개념적인 내용을 언급한 사이트들 입니다.

공부하다가 좋은 사이트 발견하면 업데이트 하겠습니다.


공부할때 도움되는 서적

1. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents) (Hardcover)

이책의 가장 어이없는 점 중 하나는 미국 아마존에서는 US41.89 달러에 판매하고,
일본 아마존에서는 JP8,705 엔에 판매한다는 점 입니다. 아무리 물 건너 왔다 해도 이건 너무한거 아닌지 원^^;

예전에 아베 교수님께서 1년동안 책을 빌리셔서 맘편히 보고 있다가 도서관에서 대출 갱신하기 귀찮아서
한권 사려고 했다가 벌벌 떨면서 어둠의 경로로 책을 찾고 있는데.. 구하기 힘들어서 포기했습니다^^;


파티클 필터 관련 발표 준비하느라고 모은건데 발표 자료 다 만들면 같이 올리도록 하겠습니다.