新的篇章(new start)
从本篇博客起，会以自动驾驶为专题，写一系列博客，每个篇章分为三级：科普篇，公式篇，拓展篇，（传感器篇）:
- 科普篇：用更多的动图，更少的公式，更形象的例子，解释最基本的原理；
- 公式篇：推导最基本的公式；
- 拓展篇：介绍该算法可以用在哪些领域，有哪些代表性的论文，同时推荐github上相关的热门项目；
- 传感器篇：介绍该算法可能使用到的传感器；
定位、规划、控制、建图的博客内容参考Artificial Intelligence for Robotics。
感知的博客内容参考Machine Learning。
适合人群(for the crowd)
没有任何相关背景的人群，特别是非机器人领域的程序猿，可以很快地了解”概率机器人”这个领域。
目录(contnt)
- 定位(localization)-卡尔曼滤波(kalman filter)
- 定位(localization)-直方图滤波(histogram filter)
- 定位(localization)-粒子滤波(particle filter)
- 规划(planning)-路径规划(path planning)
- 控制-PID算法（待写）
- 建图-SLAM算法（待写）
- 感知-ML算法（待写）
