设置AMCL粒子分布

根据引用\[2\]中提供的伪代码，AMCL（自适应蒙特卡洛定位）中的粒子分布是通过运动采样模型生成的。具体流程如下：

1. 获取机器人当前位姿和移动增量delta。
2. 使用运动采样模型，在上一个位姿Xt-1和移动增量delta的基础上，按照给定的分布生成若干数量的粒子，即生成当前状态的可能位姿。
3. 对每个粒子使用激光传感器模型计算在其状态下获得测量Zt的概率，并计算总概率totalweight。
4. 根据粒子的权重进行采样，即根据粒子的权重值，按照一定的概率选择粒子。具体方法是生成一个（0,1）之间的随机数r，然后根据粒子的累积权重值c，选择满足条件c\[i\] <= r < c\[i+1\]的粒子作为采样结果。
5. 采样后粒子数量不变，并重置所有粒子的权重为平均值（1/sample_count）。
6. 对粒子进行聚类，计算每个聚类的位姿均值、权重均值、协方差等参数。
7. 选择平均权重最大的聚类作为最终的机器人位姿，并根据该位姿修正ODOM坐标系下机器人的位姿。
8. 完成一个AMCL粒子滤波周期。

综上所述，AMCL粒子分布是通过运动采样模型生成的，并根据粒子的权重进行采样和聚类，最终得到机器人的位姿估计。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AMCL的粒子滤波](https://blog.csdn.net/gadwgdsk/article/details/103364846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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