概率机器人学(Probabilistic Robotics)是机器人学与人工智能交叉领域的重要分支，其核心在于运用概率论与统计学方法处理机器人感知、决策与控制中的不确定性。不同于传统确定性算法，概率机器人学将传感器噪声、环境动态变化以及执行器误差等不确定性因素建模为概率分布，通过贝叶斯滤波、马尔可夫决策过程等数学工具，使机器人能够在信息不完备的条件下做出最优决策。这一范式革新了移动机器人的定位与建图(SLAM)、路径规划等基础能力，为真实世界中的机器人应用提供了理论保障。
在实际产品开发中，概率机器人学已成为自动驾驶汽车环境感知、服务机器人室内导航、工业机械臂精准抓取等场景的核心技术支撑。例如扫地机器人通过粒子滤波算法实现精准定位，物流机器人利用高斯混合模型处理动态障碍物预测。随着传感器成本下降与计算能力提升，概率机器人学正从实验室走向规模化应用，但如何平衡计算复杂度与实时性要求，仍是产品落地时需要重点考量的工程挑战。延伸阅读推荐Sebastian Thrun等人所著的《Probabilistic Robotics》(MIT Press, 2005)，该书系统阐述了该领域的理论基础与算法实现。