概率机器人定位

整体系统框图

1. State Prediction

首先进行状态预测，下面假设xt−1x_{t-1}xt−1服从正态分布，那么x^t\hat x_{t}x^t也服从正态分布。

2. Measurement

然后根据地图和当前状态来预测前方的环境，我们记做z^t\hat z_tz^t，我们真实观测到的环境是ztz_tzt。这里预测的环境同样服从正态分布，因为预测函数输入是地图和当前状态，而当前状态也是正态分布的。

3. Association

这一步是计算，我预测的z^t\hat z_tz^t与观测到的ztz_tzt的差值（相关性association），因为ztz_tzt是一个标量，所以这也是一个正态分布。这个相关性可以这么理解，我的环境预测z^t\hat z_tz^t是根据状态预测来确定的，那么这个差值就含有我状态预测的一个不确定性（也行是小车模型不准确，地面打滑等等）。在最后一步来用它乘以卡尔曼滤波增益就能更新出更准确的状态.

4. Measurement Update

下图就是滤波后的小车的状态，卡尔曼滤波实质上就是根据传感器对环境的观察来滤除掉小车模型对状态预测的不确定性。K就是卡尔曼增益也可以称之为滤波器。

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