Autonomous driving-Probability and localization

自动驾驶的理论基础，概率和定位。本视频下载自youtube 的Udacity。主要讲解的是原理,不涉及算法,基于概率去定位.通过传感器捕获外部环境的变化以及差异,运用算法去算出概率,概率最高的地方即为定位点.

其实这不是什么新鲜的技术,只不过是机器人技术的运用,所以本视频举例基于机器人举例.

第一步,假设一个位置,任何区位的所在都是均等的.

第二步,感知周边,找到有区别的地方,出现概率峰值,当然多个概率峰值.

第三步,机器人移动,机器人知道自己移动量,第二部感知由于"卷积"(数学术语我也不知道啥意思),这个时候出现一个位置概率图

第四步,此时再次感知周边,重复第二次的出现一个概率峰值.

第五步,最后再把机器人向右移动的位置-概率图，和机器人感知的位置概率图(后验概率)相乘，得到概率图.

所以看出基于传感器技术采集周边环境数据之后是运算来实现定位。这就是自动驾驶定位基于概率的基本原理，当然实际情况中，就复杂的多，传感器也多。参照数据的优先级也非常多。