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摘要
针对现在移动机器人（Robot Operating System,ROS）的导航问题，传统基于粒子滤波的即时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）算法包括Gmapping等在粒子传播过程中出现误差较大、无法适应大环境等问题，提出一种基于高斯采样优化的方法。由于激光雷达匹配的数据方差和误差比运动学模型更小，可以对运动学模型传播的预测（proposal）分布在一个比较狭小的区域内采样，并将激光匹配数据替换成高斯分布，从而可以用更少的粒子便覆盖机器人的概率分布，实现更好的SLAM建图与定位效果。实验结果表明，优化的Gmapping在建图细节上处理得更好，有利于后续机器人的导航与路径规划。
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