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UFastSLAM算法的重采样过程会带来“粒子耗尽”问题，为提高算法精度和性能，将辅助粒子滤波算法思想引入UFastSLAM算法，提出了解决SLAM问题的方法——辅助UFastSLAM算法．针对UFastSLAM算法的特点，首先，在其建议分布函数的求取过程中引入最近的观测信息，增强采样粒子权值的稳定性；其次，在其重采样过程中引入1次加权和2次加权，增大观测似然度大的粒子比例以缓解粒子退化问题．实验结果证明，辅助UFastSLAM算法在估计精度、一致性等方面都具有很好的性能．