机器人概率定位学习笔记第一篇_基本概念

本笔记学习于优达学城 Artificial Intelligence for Robotics课程

什么是机器人概率定位，简单来讲就是机器人在某个位置是不确定的，是有概率的，概率最大的位置就是机器人的位置。下面是简单的原理介绍

1，第一步假设机器人在一个走廊，但是机器人并不知道自己在哪里，那么请看下图，随着横坐标位置的变化，机器人在哪里的概率都是一样的，所以机器人就会迷惑了，哈哈。

2，第二步，假设走廊上有三个门，机器人可以感知到门的存在。现在机器人进行第一次感知，感知到了自己在门的旁边，但是机器人是不知道自己确切在哪个门的旁边，所以，看下图 出现了一个posterior （较后的，其次的）概率 【后验概率】，也就是经过感知之后的概率。因为传感器的误差，所以机器人存在在其他地方的可能性，所以在门位置的地方出现了三个概率峰值，但是他们是相同的。

3，第三步,机器人向右移动，但是机器人只大概知道自己移动了多少，这个时候,上一步的感知之后的概率就要随着机器人的向右移动而移动相应的距离，术语叫做做卷积（具体为什么，我还没懂，求大神）。这个时候得到的位置概率图 是【prior probability 先验概率】图得到下图

4，第四步，机器人再次感知，再次感知到自己在门的旁边，得到和第二步一样的位置-概率图

5，最后一步，将机器人向右移动后的位置-概率图【先验概率】，和机器人再次感知之后的位置概率图【后验概率】做乘法，得到概率图，如下合成概率-位置图

这时候出现了一个概率峰值，这个峰值所对应的的位置就是机器人所在可能性最大的位置。

这就是概率定位。