在我的论文项目中，我需要实现Monte Carlo本地化算法（该算法基于Markov本地化）。我正好有一个月的时间来理解和实现该算法。我了解概率和贝叶斯定理的基础。现在，我应该熟悉哪些主题来理解马尔可夫算法？我已经阅读了3-4次研究论文，但我仍然无法理解所有内容。
我尝试使用谷歌不了解的任何术语，但无法理解算法的本质。我想系统地理解。我知道它的作用，但我不完全了解它的作用或原因。
例如在一篇研究论文中写道，马尔可夫算法可用于全球室内定位系统或具有多峰高斯分布的情况。出于相同的原因，不能使用卡尔曼滤波器。现在，我完全不明白。
在第二个示例中，马尔可夫算法假设地图是静态的，并考虑马尔可夫假设，其中测量是独立的并且不依赖于先前的测量。但是当环境是动态的（物体在运动）时，马尔可夫假设无效，因此我们需要修改马尔可夫算法以纳入动态环境。现在，我不明白为什么？如果有人指出我应该学习哪些主题来理解算法，那就太好了。请记住，我只有一个月。
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粒子过滤器是您要本地化机器人的目标。
要实现粒子滤波，您需要了解基本概率（主要是贝叶斯定理），二维高斯分布。
观看这些course videos，它们确实很棒。
例如在一篇研究论文中写道，马尔可夫算法可用于全球室内定位系统或具有多峰高斯分布的情况。出于相同的原因，不能使用卡尔曼滤波器。现在，我完全不明白。
卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器用于单峰分布，而且初始估计必须足以跟踪。
粒子滤波器是多模式的，不需要初步猜测，但是需要更多的粒子（或样本）才能收敛到更好的估计值。
在第二个示例中，马尔可夫算法假设地图是静态的，并考虑马尔可夫假设，其中测量是独立的并且不依赖于先前的测量。但是当环境是动态的（物体在运动）时，马尔可夫假设无效，因此我们需要修改马尔可夫算法以纳入动态环境。现在，我不明白为什么？
如果对象是人类，则即使在动态环境中，也很难定位（除非机器人完全被人类覆盖并且机器人无法看到环境的任何部分）。一个简单的修改就是考虑与地图一致的激光射线。下面的纸对此进行了解释。
检查本文Markov Localization for Mobile Robots in Dynami Environments