Lecture 13: Princeton: Introduction to Robotics | "Particle filters and Kalman filters"
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이 강의는 Bayes 필터를 실행하는 두 가지 실질적인 방법을 보여줍니다. 상태, 제어 및 측정이 연속적일 때, 이는 일반적으로 정확한 적분을 계산할 수 없게 만듭니다. 칼만 필터는 선형-가우시안 시스템에 대해서만 믿음을 정확하고 효율적으로 계산합니다. 파티클 필터는 샘플로 믿음을 근사화하여 로봇이 두 개의 동일한 문에 가까울 수 있는 경우처럼 다중 모드 믿음을 표현할 수 있게 합니다.