欢迎阅读这篇基于人工智能的机器人媒体文章。在这篇媒体文章中，我们将介绍本地化概念，并研究全概率、意义和移动方法论。

第一个基于感知的问题叫做本地化。它涉及到一个在太空中迷路的机器人。可能是辆车。它可能是一个移动机器人。所以有一个环境，可怜的机器人不知道它在哪里。同样，我们可能有一辆车在高速公路上行驶，这辆车想知道它在哪里。是在巷子里还是在外面？现在解决这个问题的传统方法是使用卫星。汽车能感知卫星发出的信号。这就是众所周知的GPS，是“全球定位系统”的缩写，如果我们有一辆装有GPS的车，它会告诉我们地图和我们所在的位置，这就是我们在仪表盘上的东西。GPS唯一的缺点是它不太准确。对于一辆车来说，相信自己在这里是很常见的，但它一直有2米到10米的误差。所以，如果我们试图在10米的误差中保持在车道上，我们就偏离了很远，我们就开到了这里，然后我们就撞车了。因此对于自动驾驶车辆来说，要能够跟踪定位，误差应该非常小，比如2-10厘米。然后我们就可以在车道上安装GPS了。现在主要的问题是，我们可以用什么来计算出我们在10厘米的精确度下处于什么位置？

这就是本地化问题。

本地化在自动驾驶汽车中起着关键作用。我们记录路面的图像，然后使用我在这里刚刚提到的技术来找出机器人的确切位置。它可以在几厘米的精度范围内做到这一点。此外，即使没有车道标记，也可以使自动驾驶车辆留在车道内。所以本地化有很多数学问题，但是在深入到数学细节之前，我想给你们一个基本原理的直觉。

让我们从机器人开始可视化。让我们假设机器人不知道它在哪里。然后我们会用一个函数来建模，其中垂直轴是这个世界中任何位置的概率，而水平轴对应于这个一维世界中的所有位置。机器人的念力是由机器人目前对自己可能在哪里的信念决定的。这可以由一个统一的函数来建模，该函数为世界上每个可能的地方赋予相同的权重。它被称为最大念力状态。在本土化的过程中，世界必须有一些鲜明的特色。让我们假设世界上有3个不同的地标。有三扇门。

为了便于讨论，我们假设它们看起来都很相似，所以无法区分，但是我们可以区分门和非门区域–从墙。现在，让我们来看看机器人将如何通过假设它感觉到它就站在一扇门旁边来完成定位过程。因此，它现在所知道的就是它很可能位于一扇门旁边。这会如何影响我们的信仰呢？

这里是本地化的关键一步。如果我们理解了这一步，我们就会清楚地理解本地化。我们的信念函数是通过测量门的大小，在可能的位置上定义的，转换成一个新的函数。所有其他地点的信任度都下降了，而对于靠近门的三个地点，我们的信任度上升了。

现在，这个信念的关键方面是我们仍然不知道我们在哪里。有3个可能的门位置，事实上，可能是传感器错误了，我们意外地看到了一扇没有门的门。所以在这里的这些地方仍然有剩余的可能性，但是这三个颠簸在一起确实表达了我们目前对自己所在位置的最好信念。这种表示绝对是概率和移动机器人定位的核心。现在让我们假设机器人在移动。

假设它向右移动了一定距离。然后我们就可以根据这项议案来改变我们的信念了。显然，机器人知道它的前进方向。例如，它正在向右移动，它大致知道它移动了多远。现在，机器人的运动在某种程度上是不确定的。我们永远不能确定机器人移动到哪里去了。从技术上讲，将这些信念转移到右侧的过程称为卷积。现在让我们假设机器人再次感知，为了便于讨论，我们假设它再次看到自己紧挨着一扇门，因此测量结果与之前相同。

感知和感动

现在，本土化不过是“感”和“动”的反复。有一种最初的信念被抛进了这个循环。本地化循环通过这些循环-移动、感觉、移动、感觉循环。机器人每次移动都会丢失关于它所在位置的信息。那是因为机器人的动作不准确。每当它感觉到它就会获得信息。在运动之后，概率分布会变得更平坦，更分散，这一点就是很明显的。在感应之后，它会更聚焦一点。事实上，作为脚注，有一种信息度量方法叫做“熵”。

下面是您可以编写它的多种方法之一：[-Ʃp(Xi)logp(Xi)]作为每个网格单元概率的预期对数(对数)似然率。不详细地说，这是分布所具有的信息的度量，可以显示更新步骤，运动步骤，使熵下降，而度量步骤使其上升。

我们了解到，本地化在道路可能所在的所有可能位置上维护一个函数，其中每个单元都有一个相关的概率值。度量更新函数，或称“SENSE”，只不过是一个乘积，在该乘积中，我们可以根据精确的度量将这些概率值相乘或向上或向下相乘。因为产品可能会违反概率加起来等于1的事实，所以有一个产品紧跟在标准化之后。运动是一种卷积。这个词本身听起来可能很神秘，但它真正的意思是，对于运动后的每个可能的位置，我们逆向设计了情况，猜测世界可能来自哪里，然后我们补充说，收集了相应的概率。像乘法和加法这样简单的东西解决了所有的本地化问题，是自动驾驶的基础。

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