3、机器人认知与地图构建技术解析

机器人认知与地图构建技术解析

1. 机器学习概述

机器学习在当今科技领域扮演着至关重要的角色，其核心在于选择合适的函数近似算法来学习目标函数。为了实现这一目标，需要一组合适的训练示例。以机器人导航为例，一组感官读数和机器人运动就构成了用于学习的训练模式。从学习者可获取的训练经验中推导出训练示例后，需要调整权重以使其最适合这些训练示例。

机器学习的一个有用视角是，它涉及在庞大的可能假设空间中进行搜索，以确定最适合观察数据和学习者先验知识的假设。机器学习算法在多个应用领域已证明了其价值：
- 理解不足的领域 ：人类可能缺乏开发有效算法所需知识的领域，例如从图像中进行人脸识别。
- 动态适应领域 ：程序必须动态适应不断变化条件的领域，例如在供应库存变化的情况下控制制造过程。
- 数据挖掘领域 ：大型数据库可能包含有价值的隐式规律，可通过机器学习自动发现。

2. 机器学习的分类

机器学习大致可分为以下几类：
| 学习类型 | 特点 | 示例 |
| — | — | — |
| 监督学习 | 需要训练者提供输入 - 输出训练实例，学习系统使用算法调整参数以从给定输入模式生成所需输出模式 | 给定一组 {xi, f(xi)} 对，确定假设 h(xi) 使得 h(xi) ≈ f(xi)，∀i |
| 无监督学习 | 无需训练者，学习者通过对环境进行实验来构建概念，环境响应但无法识别奖励或惩罚活动 | 孩子多次向墙壁扔球后学习到“弹跳原理” |
| 强化学习 | 学习者通过确定来自