常用定位方法及优缺点
方法类别 | 方法名称 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
---|---|---|---|---|
概率统计方法 | 后验概率(贝叶斯) | 结合先验,量化不确定性 | 计算复杂度高 | 需要先验,动态场景 |
最大似然估计(MLE) | 简单直接,适合线性问题 | 无法量化不确定性 | 无先验,静态场景 | |
卡尔曼滤波(KF) | 实时性强,适合动态定位 | 线性假设较强 | 高斯噪声,动态场景 | |
粒子滤波(PF) | 适合非线性、非高斯问题 | 计算复杂度高 | 动态场景,不确定性较大 | |
优化方法 | 最小二乘法(LS) | 简单高效,闭式解 | 对异常值敏感 | 误差近似高斯分布 |
梯度下降法(GD) | 适合非线性、高维问题 | 易陷入局部最优 | 复杂非线性场景 | |
约束优化 | 融合先验信息提升鲁棒性 | 需要精确约束条件 | 有外部边界或限制条件 | |
其他方法 | 机器学习方法 | 数据驱动,适合复杂非线性问题 | 需要大量数据,泛化性受限 | 数据充足,模型复杂 |
图优化 | 适合多传感器融合,提供全局最优解 | 计算复杂度较高 | 多源数据融合 |
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
· DeepSeek R1 简明指南:架构、训练、本地部署及硬件要求
· 2 本地部署DeepSeek模型构建本地知识库+联网搜索详细步骤