移动机器人本地化使用粒子过滤器 ROS中用于移动机器人（turtlebot3_burger）定位的粒子滤波算法的实现。 内容： ->包含算法所需的里程表和激光雷达数据的文件夹 ->每个步骤都包含粒子数据的文件夹 >包含地图参数的文件夹 >绘制所选地图及其特征（障碍物） >粒子过滤器算法和里程表/激光雷达消息处理所需的函数 >粒子过滤器算法和地图表示所需的类 >节点，用于从Odometry和Lidar收集数据并将其存储在Data文件夹中

本土化 用于移动机器人本地化的过滤器的实现 用法 使用安装要求 sudo pip install -r requirements.txt 如下运行卡尔曼滤波器 $ python main.py --filter Kalman 有关选项的完整列表，请运行 $ python main.py --help 内容 卡尔曼滤波 图1 ：原始运动路径 图2 ：从不同角度比较运动。 Savitzky-Golay滤波器通过在大小为20的窗口上拟合3次多项式来完成用于平滑数据的滤波器。 图3 ：作为运动