#1 楼
虽然可以做到这一点，但将是有问题的。问题出在以下事实：粒子滤波器是一种用于处理多峰概率分布（PD）的方法，而卡尔曼滤波器则假定您的PD可以很好地用高斯分布表示。我可以想到如果确实需要这样做的一些方法。最幼稚的是要计算每个$ x，y，θ$向量的均值和协方差。这会忽略权重，因此会受到异常值（在这种情况下为低权重的粒子）的影响。
计算每个$ [x，y，\ theta的均值和协方差可能更好。使用归一化的权重值作为矢量的概率的矢量。
另一种幼稚的方法是选择最大模式并计算其均值和协方差。这样做需要您选择哪些粒子属于该模式，哪些不属于该模式，例如K均值。
但是另一种选择是使用K均值来查找中心计算K个聚类，然后计算这些中心的均值和协方差。我怀疑这会达到与我提供的第二个选项几乎相同的功能，但是还没有完成数学运算，我不能肯定地说。