Gmapping是一種用於建立二維地圖的機率算法，常用於移動機器人的自主定位和建圖過程中。它基於雷射雷達數據和機器人的運動信息，通過蒙特卡洛方法進行粒子濾波定位和地圖構建。以下是Gmapping算法的詳細原理：
粒子濾波定位技術。Gmapping利用粒子濾波技術來估計機器人在地圖上的位置。在每個時間步，算法生成一組粒子，每個粒子代表機器人可能存在的位置。這些粒子的位置根據機器人的運動模型進行更新，並根據雷射雷達數據計算出每個粒子在地圖上的權重。權重反映了該粒子與雷射雷達觀測的擬合程度。
地圖構建。通過重採樣和權重歸一化過程，算法選擇權重較高的粒子作為新的樣本集，並利用這些粒子來更新地圖。隨著時間的推移，地圖會逐漸完善並收斂到真實環境中的情況。
改進的RBpf粒子濾波算法。Gmapping在標準的RBpf粒子濾波算法基礎上做了改進，包括改進提議分布和選擇性重採樣。這些改進有助於提高算法的效率和準確性。
狀態預測和測量。算法首先根據運動模型進行狀態預測，然後通過掃描匹配找到最優的位姿，以改進基於里程計模型的提議分布。這一過程涉及雷射點的坐標轉換和匹配得分的計算。
選擇性重採樣。為了避免粒子的耗散問題，Gmapping採用了選擇性重採樣的方法。這取決於粒子權重的離散程度，有助於保持粒子的多樣性。
總的來說，Gmapping算法通過結合機器人的感測器信息和運動模型，利用蒙特卡洛方法進行粒子濾波定位和地圖構建，從而實現精確的環境建模和自主導航。