概率机器人学（一）：绪论

什么是概率机器人学？

概率机器人学：

• 主要思想：

  用概率理论的运算，去明确地表示机器人感知和行为的不确定性。
  即，用概率算法来表示在整个感知、行为推测空间的概率分布信息，而不再只依赖单一的“最好推测”。

为何机器人学需要考虑概率？

主要原因如下：

• （1）客观世界中存在大量不确定性因素。

  具体体现在：

  1）机器人周围的环境本来就是不可预测的，比如自动驾驶车辆运行的道路环境、在人类附近工作的机器人等。

  2）机器人传感器受限于它们所能感知的信息，因为量程和分辨率等限制。比如，相机不能看到墙背后的物体，或者远处小目标。

  3）机器人执行机构在一定程度上也不可预测。比如，控制噪声、磨损、机械故障等的影响，为电动机的控制带来不确定性。

  4）机器人软件本身也有限制。比如，模型只能部分模拟机器人及环境的物理过程，是一种近似，所以模型误差是一种不不确定性的根源。

  5）机器人的近似算法带来不确定性。比如，采用近似算法来通过牺牲精度，以得到实时响应。

• （2）用概率算法来表示，可以以数学上合理的方式表示模糊性和置信度。

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