《概率机器人》学习笔记---第一章 绪论

                                                                                       《概率机器人》

                                                                                          第一章 绪论

1.1机器人学的不确定性

1、机器人不确定性的来源

1.2 概率机器人学

    1、《Probabilistic Robotics》原版英文书籍提供了一个网址：http://www.probabilistic-robotics.org/

这个网址可以中有原版英文书籍的电子书，pdf格式，也提供了原版英文书籍的购买链接，不过都是国外的网站；国内也有翻译版本《概率机器人》，但里面与原文版本有比较多的出入，建议对照着英文原版《Probabilistic Robotics》一起看；

    2、《概率机器人》这本书主要研究的是机器人感知和行为的不确定性，而其主要思想就是用概率论的运算去明确地表达这种不确定性，即用概率算法来表示整个推测空间的概率分布信息，其中概率算法既是以贝叶斯滤波算法及其衍生的高斯滤波算法和非参数滤波算法，而概率分布信息用模糊性和置信度来表示。

   3、马尔可夫定位与海岸导航

     1）马尔可夫性(无后效性)：过程或（系统）在时刻t0所处的状态为已知的条件下，过程在时刻t > t0所处状态的条件分布，与过程在时刻t0之前年处的状态无关的特性称为马尔可夫性或无后效性。

有关马尔可夫相关概念可参考博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5398194701011yv6.html

   2）海岸导航算法：使用概率算法预知未来的不确定性，并在决定正确的控制选择时，对未来不确定性进行考虑；通俗一点讲，既是像以前无GPS定位的轮船航海一样，通过海岸来判断轮船在大海中的位置，在海岸导航算法中，机器人也一样是沿着边缘的障碍物来确定自身的位置。

1、3 启示

  1、概率机器人是将模型与传感器数据进行了无缝集成，同时克服了两者的局限性；

  2、就目前（原版英文书是2005年出版的）已知，概率算法是解决SLAM和定位导航精确度上限的唯一有效方法；

  3、概率算法具有两个局限性：计算的复杂度性和近似的必要性；