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本发明涉及一种基于分布式边缘无味粒子滤波的同步定位与地图构建方法，首先建立坐标系并初始化环境地图；然后分别给匹配成功的各路标点建立子滤波器；接着在机器人运动模型的基础上，分别在各子滤波器中产生粒子群，获得每个粒子的状态向量及其方差；引入噪声，利用无味变换计算扩展后的粒子状态向量，并更新扩展后的粒子优化粒子群；然后计算粒子权值并归一化，统计每个子滤波器的聚合数据并将数据传送给主滤波器；接着计算全局估计和方差；其次判断每个子滤波器的有效抽样尺度和采样阈值，对粒子退化严重的子滤波器进行重采样；然后输出机器人状态向量和其方差，并存入地图。最后使用卡尔曼滤波算法更新路标点状态，直到机器人不再运行为止。
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