根据KLD采样计算定位所需的粒子数量，不需要重采样则对粒子集进行排序，选出权重最大的cluster，其位姿为该时刻机器人的最优估计位姿。

// Compute the required number of samples, given that there are k bins
// with samples in them. This is taken directly from Fox et al.

int pf_resample_limit(pf_t *pf, int k)
{
  double a, b, c, x;
  int n;
  if (k <= 1)
    return pf->max_samples;
  a = 1;
  b = 2 / (9 * ((double) k - 1));
  // pop_z 为3
  c = sqrt(2 / (9 * ((double) k - 1))) * pf->pop_z;
  x = a - b + c;
  // pop_err 为0.01
  n = (int) ceil(   (k - 1) / (2 * pf->pop_err) * x * x * x   );

  if (n < pf->min_samples)
    return pf->min_samples;
  if (n > pf->max_samples)
    return pf->max_samples;
  
  return n;
}

粒子收敛，我们在rviz上看到的particlecloud话题，它的元素个数，粒子数其实是重采样之后的粒子集的粒子数set_b：

if(  !(++resample_count_ % resample_interval_)  )
{
  pf_update_resample(pf_);
  resampled = true;
}
pf_sample_set_t* set = pf_->sets + pf_->current_set;
ROS_DEBUG("Num samples: %d\n", set->sample_count);

开始为max_particles，开始滤波后，虽然rviz上粒子看上去收敛到一起，但是粒子数不一定只有那么少。

如果min_particles大于pf_resample_limit计算得到的粒子数，那么particlecloud对应得粒子数是min_particles；如果小于，就是后者。也就是取二者的最大值。 但这个函数返回值并不是单调增或单调