目标跟踪与定位——Robot Localization

概率

概率定义: 事件X发生概率是P(X),P(X)的值必须落在0,1之间

  • 0 <= P(X) <= 1

事件X可以有多个结果,称之为X1,X2,等; X的所有结果的概率必须加起来为1。例如,假设有两种可能的结果,X1和X2:

  • 如果P(X1) = 0.2,那么P(X2) = 0.8,因为所有可能的结果必须总和为1。
术语
  • 独立事件 硬币翻转等事件被称为独立事件,这意味着单次翻转的概率不会影响另一次翻转的概率;
  • 相关事件 当两个事件被认为相关时,一个事件发生的概率会影响另一个事件发生的可能性。例如:假如天气晴朗,你更有概率出门;如果在某一天晴天的概率很低,那么你外出的概率也会降低,所以外出的概率取决于晴天的概率。
  • 联合概率 两个或多个独立事件将一起发生(同一时间帧内)的概率称为联合概率,并且通过将每个独立事件的概率相乘来计算。例如,连续两次翻转硬币为正面的概率计算如下:
  • 硬币翻转的可能性:P(H) = 0.5
  • 连续发生的两个事件(硬币正面朝上)的联合概率是第一个事件概率乘以第二个事件概率:P(H)*P(H)= 0.5 * 0.5
量化确定性和不确定性

当我们谈论确定机器人处于特定位置(x,y),移动某个方向或感知某个环境时,我们可以使用概率来量化该确定性。

不确定性和贝叶斯规则

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