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本篇论文是2011年的hectorslam方法的全篇翻译。本文提出了一种灵活的、可扩展的系统，用于解决无人地面车辆(UGV)、无人地面车辆(USV)和小型室内导航系统中的SLAM(同时定位和建图)问题。这种方法消耗的计算资源较少，因此可以在低重量、低功耗和低成本的处理器上使用，该方法是在ROS上实现

基于扫描匹配的SLAM是基于最近邻扫描匹配来估计两次扫描间机器人的平移和旋转的算法。扫描匹配算法主要源自迭代最近点(IterativeClosestPoint,ICP)算法及其改进算法。该算法通过迭代细调由机器人里程计给出的初始位姿，限定了搜索空间。然而，该算法假定机器人的初始位姿和机器人的真实位姿

C语言课代码，直接运行就OK作为计算学科知识结 构的核心与技术体系的基石，数据结构与算法的基础性地位不仅没有动摇，反而得到进一步的强 化和突出，依然是计算学科研究开发人员的必备素养，以及相关应用领域专业技术人员的看家本 领。以CC大纲的综述报告（ Computing Curricula 2005 -