预测与更新步骤

几乎每一种滤波器，都靠两步交替的「心跳」运转，而一旦你看清这个节奏，就看懂了整台机器。第一步是预测：在任何新的传感器数据到来之前，机器人根据自己刚刚做过的事，猜出它此刻必定在哪。「我让轮子往前滚了十分之一秒，那我对自己位置的信念，也该往前滑差不多那么远。」这一步用的是运动模型——机器人内心那套「指令如何变成移动」的说法。要紧的是，由于没有哪次运动是完美的，预测总会让机器人稍稍变得没那么确定：信念一边向前滑，一边铺开，就像一滴落在纸上的墨点不断洇宽。

第二步是更新，也叫校正。这时一个新鲜的测量到来，机器人就问：这个读数和我刚才预测的，吻合得有多好？它把实际的传感器值，与它的预测所预期的值相比较，再用两者之间的差距，把信念往真相那边拉。一个恰好落在预期之处的测量，几乎挪不动什么；一个出人意料的测量，则会狠狠地拽动信念。无论哪种，更新都会让信念变尖——它在预测时铺开，在更新时收紧，随着每个循环，一会儿变宽、一会儿变窄地呼吸着。

这种拆分之所以如此有力，是因为它干净利落地分开了两种不同的「知道」。预测，是机器人从自己的动作里知道的；更新，是机器人从外部世界学来的。把它们当作两个分明的步骤，机器人就能在传感器短暂失声时——穿过隧道、钻到沙发底下、落进摄像头的盲区——单靠预测一路滑行，再在真实测量一回来的那一刻，猛地收回到确定。