20、机器人导航技术：从定位监测到场景理解

机器人导航技术：从定位监测到场景理解

1. 机器人定位监测的XAI应用

在机器人定位监测领域，XAI（可解释人工智能）技术正发挥着重要作用。这里使用SHAP（一种数据驱动的XAI框架）为基于机器学习的定位监测器生成解释。该定位监测器是在从粒子滤波器提取的定位特征上进行训练的，使用XGBoost对机器人的定位状态进行分类，分为已定位和未定位两种二元值。

通过对使用AdaBoost训练的现有定位监测器进行直接比较，发现XGBoost不仅能提供可接受的结果，甚至在性能上超越了现有方法。以下是不同模型作为定位监测器的性能结果对比：
| 方法 | 特征数量 | 精度 | 召回率 | F1分数 | 准确率 | 训练时间 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| AdaBoost | 33 | 85.26% | 85.69% | 85.48% | 85.44% | 13.67 min |
| XGBoost | 33 | 91.21% | 93.01% | 92.11% | 92.05% | 3.28 min |
| XGBoost, co = 0.1 | 23 | 90.96% | 93.17% | 92.05% | 91.97% | 2.61 min |
| XGBoost, co = 0.25 | 19 | 90.65% | 92.95% | 91.78% | 91.70% | 2.32 min |

SHAP生成的解释有助于深入了解监测器的预测结果，提高对训练模型的理解。这些解释能让开发者了解对于给定数据样本，哪些特征对预测影响最大，以及它们如何对预测做出贡献。同时，SHAP还能解释当单个特征值改变时，