一、hector
hector采用泰勒展開近似優化激光雷達數據的匹配過程，因此兩次激光雷達采集數據時位姿變化不能太大，否則余項誤差過大，造成建圖失敗——這也是為什么在hector論文中需要使用到掃描頻率高達40Hz的激光雷達，如果使用10Hz的激光雷達，很容易建圖失敗（尤其在轉向速度較大的時候）。
二、gmapping
gmapping采用粒子濾波方法，但其基本匹配過程仍然是通過odom獲得初始位姿估計，然后迭代比較（scanmatcher）優化激光雷達數據的匹配過程，其匹配范圍可以簡單地通過（步長*迭代次數）確定，意味着超過迭代范圍的誤差將導致建圖失敗，因此如果odom是通過簡單的差速計算得到的，那么在轉向速度較大的時候，odom誤差將急劇增加，很容易導致建圖失敗，可以通過卡爾曼濾波（robot_pose_ekf等）加入慣導數據提高odom的精度，從而提高gmapping實際建圖過程中的穩定性。