智慧物流相比于国外存在的缺点，文字加图片说明

vel_right = max_speed * ((double)rand() / RAND_MAX - 0.5);
if (vel_left > max_speed) vel_left = max_speed;
if (vel_left < -max_speed) vel_left = -max_speed;
if (vel_right >智慧物流在国外已经得到广泛应用和发展，相比之下，国内的智慧 max_speed) vel_right = max_speed;
if (vel_right < -max_speed) vel_right = -max_speed;

// Publish物流仍然存在一些缺点：

1. 基础设施建设不足：智慧物流需要依赖先 the robot's odometry data
publish_odometry(vel_left, vel_right);

// Sleep for the remaining time
loop进的信息技术和物流基础设施，而国内部分地区的物流基础设施还存在_rate.sleep();
}

return 0;
}

2. 基于ROS的实际机器人应用程序

在一定的薄弱环节，例如仓储设备、交通运输等方面。

2. 信息孤岛问题这个例子中，我们使用了ROS和ROS Navigation Stack来控制机器人并收集传感器数据。我们使用了EKF-SLAM算法来估计机器人的位姿和地图。

这个例子的主要：由于企业之间的信息共享不足，导致信息孤岛问题严重。各个企业之间缺乏沟通和合作，难以实现信息共享和协同，从而影响了整个物流行代码如下：

#include <ros/ros.h>
#include <geometry_msgs/Twist.h>
#include <sensor_msgs/LaserScan.h>
#include <tf/transform_broadcaster.h>
#include <nav_msgs/Odometry.h>
#include <tf/transform_listener.h>
#include业的智能化水平。

3. 人才短缺：智慧物流需要大量的高素质人才 <Eigen/Dense>
#include <iostream>

using namespace Eigen;
using namespace std;

const int STATE_SIZE = 3; // x,，包括物流管理、信息技术、数据分析等方面的人才。但是国内物流人才 y, theta
const int LANDMARK_SIZE = 2; // x, y
const int OBS_SIZE = 2; // range,短缺，导致智慧物流的发展受到限制。

4. 成本较高：智慧物流需要 bearing
const double PI = 3.14159265358979323846;

// EKF-SLAM variables
MatrixXd G(STATE_SIZE, STATE_SIZE);
MatrixXd Q(STATE_SIZE, STATE_SIZE);
MatrixXd H(OBS_SIZE, STATE_SIZE);
MatrixXd R(OBS_SIZE,投入大量的资金和人力资源，包括信息技术的研发、设备的购置、系统的 OBS_SIZE);
MatrixXd P(STATE_SIZE, STATE_SIZE);
MatrixXd K(STATE_SIZE, OBS_SIZE);
VectorXd x_hat(STATE_SIZE);
VectorXd维护等方面，成本较高，对企业的财务压力较大。

以上是智慧物流在 z(OBS_SIZE);
VectorXd q(LANDMARK_SIZE);

// Robot variables
double x = 0.0;
double y = 0国内存在的一些缺点。需要加强基础设施建设、加强企业之间的信息共享.0;
double theta = 0.0;
double vx = 0.0;
double vy = 0.0;
double v和协作，加大人才培养力度，同时降低成本，才能够更好地推进智慧theta = 0.0;
double dt = 0.1;
double wheel_sep = 0.2;
double wheel_rad = 物流的发展。