📄 predict.m
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function particle= predict(particle, V,G,Q, WB,dt, addrandom)
%
% add random noise to controls
if addrandom == 1
VG= multivariate_gauss([V;G], Q, 1);
V= VG(1); G= VG(2);
end
% predict state
xv= particle.xv;
particle.xv= [xv(1) + V*dt*cos(G+xv(3,:));
xv(2) + V*dt*sin(G+xv(3,:));
pi_to_pi(xv(3) + V*dt*sin(G)/WB)];
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