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机器人只能从传感器中感知观察。一般而言，观察结果提供了有关世界状况的完整和潜在的嘈杂信息。但是，机器人需要推断世界的状态才能做出良好的决定。为什么机器人需要估计状态才能做出正确的决定？单个观察可能会缺少一些关键信息。例如，自动驾驶汽车也无法观察到目前在其他车辆后面的行人，即使他们的存在已知。一种替代状态估计的方法是尝试根据观察和控制的完整历史来推理。但是，可能的观察/控制历史的数量在时间阶段是指数级，因此很快就会对基础决策变得棘手。国家通过将观察史的有用部分汇总到包含影响未来的各个方面的紧凑型表示中，在这些极端之间取得了平衡。
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