常见的群体机器人去追踪定位算法

1. 蒙特卡罗定位（Monte Carlo Localization，MCL）算法：该算法利用随机采样的方法，通过不断迭代，寻找机器人在地图中的位置和姿态。通常用于室内环境。

2. 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法：该算法基于卡尔曼滤波理论，通过对机器人运动和传感器测量进行融合，实现机器人的定位。通常用于室内和室外环境。

3. 滤波器粒子（Particle Filter）算法：该算法通过随机粒子的方式来估计机器人的位置和姿态。与蒙特卡罗定位算法类似，但具有更高的实时性和精度。通常用于室内和室外环境。

4. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）算法：该算法通过分析机器人摄像头拍摄到的连续图像，估计机器人的运动轨迹。通常用于室内和室外环境。

5. 激光雷达定位（Laser Localization）算法：该算法基于激光雷达的测量数据，通过匹配地图和激光雷达数据，实现机器人的定位。通常用于室内和室外环境。