蒙特卡洛定位

蒙特卡洛定位，是机器人在拿不准时回答“我在哪”的一种巧妙、甚至带点玩兴的办法。它不急着认定某一个猜测，而是把成千上万个小小的猜测——称为粒子——撒满整张地图，每一个都是一份完整的小假设，说着“也许我就在这里、朝着这个方向”。这一整群猜测，就是机器人的“信念”：粒子聚得密的地方，机器人强烈怀疑自己就在那儿；一个粒子都没有的地方，它则把这个位置排除掉了。这个名字借自蒙特卡洛的赌场，因为这套方法倚靠大量随机抽样，就像赌徒一掷又一掷之后，结果会一点点堆积出规律。

接着，这群粒子会玩一场分三步反复进行的生存游戏。第一步，当机器人移动时，每个粒子都照同样的方式移动，并掺进一点随机噪声，因为真实的运动从来都不完美。第二步，机器人取一次传感器读数，并问每个粒子：如果我真的就在你说的位置，这个读数说得通吗？与读数吻合得好的粒子拿到高分，也就是高权重；与读数相抵触的粒子则拿到低分。第三步是重采样——机器人培育出新一批粒子，把高分的复制下来、把落败的淘汰掉，就像演化保留适者、淘汰其余。一轮又一轮，幸存者构成的这团云会朝真实位置漂移过去，并越收越紧。

这套办法之所以惹人喜爱，在于它处理“困惑”的方式何其自然。一开始，当机器人真的毫无头绪时，粒子可以撒得到处都是，甚至凝成好几个彼此分开的团——如实地反映出“两条长得一模一样的走廊，都可能是答案”这个事实。随着更多传感器证据到来，错误的团会渐渐“饿死”，直到只剩一团胜出。它不需要完美的数学，又能从容应对杂乱、含混的真实世界，这正是它成为移动机器人主力的原因。而在它的引擎盖之下，它是一种叫作粒子滤波器的工具里著名的一支。