obs_prob[i] = np.exp(-dist**2 / (2 * sigma2**2))

### 回答1：
这段代码的作用是计算一个高斯分布的概率密度函数。其中，dist代表当前点与某个参考点的距离，sigma2是高斯分布的方差。该公式基于高斯分布的公式，通过计算距离和方差的值来计算对应点的概率值。np.exp()函数是numpy库中的指数函数，将距离的平方除以方差的平方再取负号作为指数，得到概率密度函数的值。

### 回答2：
obs_prob[i] = np.exp(-dist**2 / (2 * sigma2**2)) 是一个计算观测概率的公式。

在这个公式中，dist代表观测值与某个特定值的距离。而sigma2是一个常数，代表方差。它的平方表示了观测值与特定值之间的差异程度。

公式中的np.exp(-dist**2 / (2 * sigma2**2))是一个求指数函数的值。如果观测值与特定值的距离越小，指数的值就越接近于1，观测概率也就越高。如果距离越远，指数的值就越接近于0，观测概率也就越低。因此，这个公式表示了观测概率与观测值与特定值之间距离的关系。

总结起来，这个公式用来计算观测概率，根据观测值与特定值之间的距离和方差的比较，来判断观测值的可信度。距离越近，观测概率越高，可信度越大；距离越远，观测概率越低，可信度越低。

### 回答3：
这段代码是根据高斯分布概率密度函数计算观测状态概率的公式。

其中，obs_prob[i]表示第i个观测状态的概率值。
np.exp(x)表示计算e的x次方，即自然指数函数。
dist表示观测状态与某个特定值之间的距离。
sigma2表示高斯分布的方差的平方。

整个公式的意思是，使用高斯分布的概率密度函数来计算观测状态的概率。观测状态与特定值的距离越近，概率越大；反之，距离越远，概率越小。通过指定的方差，可以调整概率函数的分布形状。

使用指数函数是为了保证概率值始终为正数。通过对距离的平方进行除以方差的平方再取指数，可以在保证概率值为正数的同时，保留了距离对概率的影响。

通过以上公式的计算，可以得到观测状态的概率分布，进而用于后续的状态估计或者概率预测等任务。