GMG公式
GMG全称为“Grid-based FastSLAM with Motion and Sensor Model for Mobile Robots”，是一种用于机器人定位和地图构建的算法。其主要思想是利用激光雷达或者摄像头等传感器获取机器人周围环境的信息，然后建立网格地图的方式对机器人的位置进行估计。GMG公式主要包括以下几个部分：
- 地图表示：将环境分成若干个小网格，并标记每个网格的状态（如障碍物、自由空间等）。
- 运动：根据机器人的运动学，预测机器人的下一个位置。
- 观测：根据传感器的测量结果，计算机器人在当前位置的概率分布。
- 粒子滤波：对机器人位置的多次采样和更新，得到机器人位置的概率分布。
GMAPPING算法流程
GMAPPING算法是基于GMG算法的一种改进，主要是引入更加精确的运动和观测，提高了机器人的定位和地图构建的精度。其主要流程如下：
- 初始化：建立地图、设置机器人位置和方向。
- 运动更新：根据机器人的运动学，预测机器人的下一个位置，并将粒子滤波器中的粒子进行更新。
- 观测更新：根据传感器的测量结果，计算机器人在当前位置的概率分布，并将粒子滤波器中的粒子进行重采样。
- 地图更新：根据机器人的位置和传感器测量结果，更新地图中每个网格的状态。
- 返回机器人位置和地图信息。
GMG和GMAPPING的优缺点比较
GMG和GMAPPING算法都是用于机器人定位和地图构建的算法，但它们各自有不同的优缺点。
- 精度：GMAPPING算法相对于GMG算法，定位和地图构建的精度更高。
- 计算复杂度：GMG算法的计算复杂度比GMAPPING算法低，适用于低功耗的嵌入式设备。
- 对环境的要求：GMG算法对环境的要求较低，适用于复杂环境；而GMAPPING算法需要较为稳定的环境，适用于工业自动化等领域。
本文看点
GMG算法、GMAPPING算法、机器人定位
