The answer is exponential.
Suppose we resolve each variable at a granularity of 20 different values,
so there's 20 different values for x and 20 for y and 20 for θ.
Then the joint table over all of those will be 20^N
where N is the number of state dimensions.
That's an exponential expression.
There is unfortunately no easy way around it.
The biggest disadvantage of the grid-based localization method
or the histogram method is that the scale of memory is exponential,
which means it's not applicable to even problems with 6 dimensions,
because you can't really allocate memory for 6 dimensions.
Y la respuesta es exponencial.
Supongamos que decidimos quecada variable tiene una granularidad de 20 valores diferentes,
por lo que hay 20 contenedores diferentes para x, 20 para y, y 20 para θ.
A continuación, la tabla donde podremos todos será de 20^N
donde N es el número de dimensiones del estado.
Esta es una expresión exponencial.
Desafortunadamente, no hay una forma fácil de evitarlo.
Esta es la mayor desventaja del método de localización basado en grid
o el método de histograma, la escala de memoria es exponencial,
lo que significa que no es aplicable incluso a problemas con 6 dimensiones,
porque realmente no se puede asignar memoria para 6 dimensiones.
答えは指数関数的です
20個の異なった値の粒度で すべての変数を分解したら
X、Y、θにそれぞれ20個の異なる値があります
これらをすべてを表す結合表は20のＮ乗になります
Nは状態次元の数を指し指数表現です
残念ながらこれを避ける方法はありません
グリッドベースな位置推定法や ヒストグラム方法の
最大のデメリットはメモリのスケールが 指数関数的であることです
つまり六次元の問題には適用できません
六次元のためのメモリを確保できないからです
答案是指数变化
假设我们每一个变量都有20个观测值
所以这有20个x值 20个y值 和20个θ值
他们的联合表的个数就是20的N次方
这里N是状态纬度的数量
这就是指数方程
很遗憾的现在还是没有变通的办法
以格子为基础的定位方法的最大弊端
或是直方图方法就是内存使用的缩放是呈指数变化的
这意味着当纬度达到6的时候 这个方法就不适用了
因为你无法存储6个纬度