Search算法核心概念回顾
Search算法核心概念回顾🧑💻 User请你给我完整地复习并讲解一遍所有的概念, 包括 BFS, A*, value iteration, 以及ps4_answers.py这个作业中的概念.我没提到但是教材里讲了的你也要给我讲解并且复习.目标是完整的掌握概念, 让我考试无忧.
🤖 Ass ...
a start admissible 含义
A Start Admissible 含义好的，完全没问题！我们来把这个“如果终点换成左上角”的情况用图画和表格一步步解释清楚，这样就一目了然了。
我感觉您可能是卡在了这一点：网格里的数字（启发值 h(x)）是固定不变的，但我们用来做判断的“真实成本”会随着终点的改变而改变。
让我们来做个直观的对比 ...
value iteration代码解释
Search 算法20题代码解释好的，我们来用中文详细解释一下第20题的解法。
问题分析
第20题要求我们为一个在网格中行驶的汽车找到一条最优路径。和之前的问题不同，这道题的状态不仅包括汽车的位置（行和列），还包括它的朝向（上、下、左、右）。此外，汽车的移动成本也变得更复杂：直行、左转和右转的成本是 ...
pandas row by row logic acceleration
Pandas Row by Row Logic AccelerationMeif I have a time series data, and for every timestamp, I need complex logic, which will create new variables in ...
卡曼滤波器调参
卡曼滤波器调参如果卡尔曼滤波器的表现不佳，你需要调整的主要是对系统中“不确定性”进行建模的三个关键参数：
self.matrix_R (测量噪声协方差):
这是最重要的“旋钮”。它告诉滤波器你的传感器有多可靠。
预测过于滞后/迟钝？ -> R 可能太大了，减小 R，让滤波器更相信新的测量值 ...
滤波器选择与动态环境处理
滤波器选择与动态环境处理答疑📝 核心内容概览老师主要回答了学生们关于以下几个方面的提问：
重采样轮算法：解释了其中一个关键参数 2 * W_max 的来源和潜在影响。
滤波器选择指南：详细对比了卡尔曼滤波器、粒子滤波器和直方图滤波器的优缺点及适用场景。
高级滤波器技术：探讨了动态切换滤波器和混合 ...
bicycle model
Bicycle Model
好的，没问题！这张流程图总结了“自行车运动学模型”的所有核心公式。现在，我将为您提供一个完整的、一步一步的详细推导过程，解释每个公式是如何从基本的几何学和三角学原理中得出的。
我们将按照流程图的逻辑顺序，从输入（Given）开始，逐步推导出最终的机器人姿态（Final P ...
粒子滤波器核心概念与工作流程
粒子滤波器核心概念与工作流程🧑💻 User这个文档中老师刚讲到partical filter哪里我一头雾水。 你能用通俗易懂的方式给我讲解么
🤖 Assistant没问题！看到 “particle filter”（粒子滤波器）这个词就头大是很多人的正常反应。这部分内容确实有点抽象，但它的核 ...
卡尔曼滤波矩阵解析
卡尔曼滤波矩阵解析🧑💻 User这个课程， 前面对于1d kalman filter， 我非常的理解， 他讲的也非常好。但是后面对于 kalman filter matrix 那部分， 直接就抛公式了， 完全不理解在讲什么。老师您能完整给我讲解么， 包括含义， 数学原理， 等等细节？可以先列个 ...
归一化
为什么 motion update不用normalize呢 而 meas update需要？
又是一个非常好的问题！
一句话回答：因为运动更新（Motion Update）本身就是一个保持概率总和为1的操作，所以它不需要归一化。
下面是详细的解释：
运动更新的本质运动更新的本质是重新分配概率。想象一 ...