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2.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)
3.粗粒化分子动力学的实现及源码修改
4.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
5.用matlab实现粒子群优化算法的可视化模拟，跪求源代码！到粒的源！视频！码何！粒视

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       迎接年的七夕情人节，程序员们展现独特表白方式，文件不再只是何找言语，而是到粒的源代码的深情。这里有七个精心打造的视频表白代码示例，教你如何快速自用，码何让你的粒视表白更加别具一格。

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       时间进行时表白：漂浮爱心和时间显示，情感随秒跳动，主要改动文字内容。

       满屏爱心表白：爱心飘动和表白文字，适合快速表白，只需获取源码。

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       原文作者：奇想派，更多编程达人的故事，尽在微信公众号编程达人。

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5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

       粒子滤波器这部分内容较为复杂，涉及众多理论与数据结构，我们将分多个部分进行介绍。本部分内容主要对pf文件夹进行简要分析，包括蒙特卡罗定位在pf中的代码实现、KLD采样算法的理论介绍及其在pf中的具体实现。

       pf文件夹主要由以下部分组成：3✖3对称矩阵的特征值和特征向量的分解、kdtree的创建与维护方法、Gaussian模型与概率密度模型采样生成粒子、三维列向量、三维矩阵、实现pose的向量运算、局部到全局坐标的转换以及全局坐标到局部坐标的转换。

       接下来，我们将对各个头文件进行简要分析。

       粒子滤波器是AMCL定位的理论基础，属于粒子滤波的java社团系统源码一种。关于粒子滤波的原理及代码效果演示，可以参考相关资料。

       AMCL包中的粒子滤波器作用如下：首先，参考pf.cpp中的pf_update_action函数，了解sample_motion_model代码实现；其次，参考pf.cpp中的pf_update_sensor函数，了解measurement_model的代码实现。

       AMCL引入KLD采样理论，对蒙特卡罗定位进行再次改进。参考《概率机器人》第8章，讨论粒子滤波器的效率及采样集大小的重要性。KLD采样是蒙特卡罗定位的一个变种，它能随时间改变粒子数，降低计算资源的浪费。

       3.1 KLD_Sampling_MCL算法介绍：算法将以前的采样集合、地图和最新的控制及测量作为输入，要求统计误差界限err和sigma。在满足统计界限之前，KLD采样将一直产生粒子。算法产生新粒子，直到粒子数M超过Mx和使用者定义的最小值Mx（min）。

       3.2 KLD采样算法在AMCL包中的具体应用：代码在pf.cpp中的pf_update_resample函数中实现。接下来，查看App前端源码我们将详细分析pf文件夹里每个CPP文件的代码逻辑。

粗粒化分子动力学的实现及源码修改

       粗粒化分子动力学(CGMD)是一种提升时间空间计算尺度的算法，通过简化全原子模型为粗粒化粒子模型，使用代表性珠子代替原子，以及粗粒化力场进行牛顿力学计算，显著降低计算成本，尽管牺牲了一些原子级信息，但在更大尺度上的计算预测效果较好。CGMD在有机体领域研究较多，但对于金属等材料的研究和力场开发相对不足。本文总结了过去的研究经历和发现。

       一、粗粒化实现原理

       CGMD依托分子动力学计算框架，需要计算粒子间的相互作用势进行牛顿迭代以获取粒子轨迹和相互作用力。建模和势函数是必须的，计算算法可直接沿用MD算法。金属粗粒化建模需要保持原有晶体结构，并使整体能量不变。以fcc铜为例，每个粗粒化珠子代表八个铜原子，建立粗粒化晶胞。势函数修改遵循总势能不变、粒子间对势不变的准则，总能量不变是粗粒化体系的基本前提，势函数修改简化计算假设。

       二、粗粒化实现过程

       粗粒化晶胞建模可使用atomsk工具或在lammps内部，调整晶胞晶格常数和原子质量。势函数修改较为复杂，以EAM势函数为例，需要调整势函数文件，包括元素原子序数、质量、晶格常数和类型声明，势函数矩阵的调整，以及通过插值方法获取未知点值，确保粗粒化珠子在不同距离上具有相同的势能。同时需要修改Nr和cutoff参数。

       三、lammps源码修改

       lammps源码修改集中在pair系列文件，对eam势函数文件进行调整，通过修改计算势能的函数，确保计算结果与粗粒化程度一致。将计算结果写入到force头文件中，方便调用。编译修改后的lammps源码，进行算例测试，验证计算结果。

       四、结果验证

       对单晶铜单轴拉伸算例进行计算，对比原MD结果。发现CGMD计算出现失真现象，原因在于使用的势函数过于粗糙。更换更精确的mishin势后，精度显著提高，但仍存在误差。分析误差原因，模型过小导致计算结果失真，而非单纯精度问题。线性插值方法精度较低，考虑使用更高精度的插值法进行势函数修改。

       五、结论

       实现CGMD计算工具的过程并不复杂，但需要考虑多个实现思路。CGMD在金属材料研究领域的应用前景良好，通过调整算法和参数，可以进一步提升计算精度和效率。后续研究可能涉及更高级的插值方法、更精确的势函数和对CGMD算法的优化。

7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)

       在上一讲中，我们深入探讨了pf.cpp文件，它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。粒子的插入和存储采用kd树数据结构，同时kd树也表达直方图的k个bins，通过叶子节点数展现。

       本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的作用（pf_kdtree.cpp）、概率密度函数pdf与特征值分解的关系（eig3.cpp、pf_vector.cpp）以及如何利用pdf生成随机位姿（pf_pdf.cpp），同时解释kd树与直方图的对应关系。

       在概率密度函数pdf的创建中，我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t，包含均值和协方差的描述，接着进行协方差矩阵的分解，通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。

       通过pdf结构体实现随机位姿的生成，具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现，使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。

       kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义，包括节点和树的初始化，以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质，通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现，最终将树中叶子节点打标签，以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。

       kd树在AMCL中承担直方图功能，以叶子节点数目表示bin个数（k），概率密度函数pdf依赖于输入的均值和协方差生成，用于随机位姿的产生。此外，kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后，kd树表达直方图的过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现，而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。

       kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿，以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外，还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的处理内容，包括初始位姿、激光数据和坐标系转换，以及粒子滤波器pf的运用。

用matlab实现粒子群优化算法的可视化模拟，跪求源代码！！！！

       给你一个地址，是Mathworks公司网站上的，全球Matlab使用者将自己的代码在这里分享，这是粒子群算法PSO工具箱地址

       /matlabcentral/fileexchange/-particle-swarm-optimization-toolbox

       看看使用说明，用一下demo就会了，在界面的右下方有平面粒子显示

       在这里你还可以搜到很多源代码，希望对你有帮助