>Gmapping 原理之目标分布与提议分布 🤖🔍

在机器人导航领域，Gmapping算法是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的一个重要组成部分。它通过激光雷达数据进行地图构建和位置定位。本文将深入探讨Gmapping算法的核心概念——目标分布与提议分布。🎯

首先，让我们了解一下目标分布是什么。在Gmapping算法中，目标分布是指机器人当前状态的概率分布。这一分布反映了机器人对自身位置和环境的理解，基于传感器测量值和先前估计的状态。🎯

接下来，我们来看看提议分布。提议分布是在移动过程中预测机器人新状态的概率分布。它是基于机器人的运动模型，用来预测机器人可能的位置。💡

通过不断更新目标分布和提议分布，Gmapping能够准确地构建出环境的地图，并同时确定机器人在该地图中的位置。这使得机器人能够在未知环境中自主导航成为可能。🚀

总而言之，理解目标分布与提议分布在Gmapping算法中的作用，对于掌握SLAM技术至关重要。希望本文能帮助你更好地理解这一复杂而迷人的领域。📖

机器人技术 SLAM Gmapping