我正在使用声纳、粒子滤波器进行局部定位（即所有粒子最初都具有机器人姿势）。
我有环境的抓地图。当我在环境中执行算法（门关闭/打开）时，粒子无法跟随机器人。
我没有随机粒子，因为我完全知道机器人的初始位置。
添加随机粒子会改变机器人的姿态（我发现粒子的中位数作为机器人的姿态）。
如何提高本地化的任何想法/方法。
谢谢你。
更新 ：
在这里，我使用嘈杂的运动模型，然后使用传感器模型和重新采样以将它们收敛到机器人姿势。我的问题是当地图环境发生变化时如何优化它（主要是房间内的门打开/关闭和杂乱）
我正在使用声纳、粒子滤波器进行局部定位（即所有粒子最初都具有机器人姿势）。
我有环境的抓地图。当我在环境中执行算法（门关闭/打开）时，粒子无法跟随机器人。
我没有随机粒子，因为我完全知道机器人的初始位置。
添加随机粒子会改变机器人的姿态（我发现粒子的中位数作为机器人的姿态）。
如何提高本地化的任何想法/方法。
谢谢你。
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在这里，我使用嘈杂的运动模型，然后使用传感器模型和重新采样以将它们收敛到机器人姿势。我的问题是当地图环境发生变化时如何优化它（主要是房间内的门打开/关闭和杂乱）