移动机器人导航：多层递阶规划与混合地图模型

"移动机器人导航和SLAM系统研究" 在移动机器人导航中，多层递阶规划是一种有效的策略，尤其在面对复杂和庞大的工作环境时。这种方法允许机器人通过“由粗到细，分层解构”的思路来处理环境，降低表示复杂度。在描述的案例中，全局规划阶段不使用通常的栅格地图，因为它们会随着地图尺寸的增加导致存储需求迅速上升，这在资源有限的移动机器人系统中是不可取的。相反，拓扑图被用作全局规划层的地图表示，其中节点代表机器人可达的自由空间区域，边的权重表示这些区域之间的连通代价。这样，导航问题转化为在特定拓扑结构中寻找最优路径。 SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与地图创建）是移动机器人自主导航的关键技术。SLAM不仅要解决机器人的定位问题，还要在未知环境中构建地图。它涵盖了五个核心问题：(1) 地图表示，(2) 不确定性信息处理，(3) 数据关联，(4) 自定位，以及(5) 探索规划。这些问题相互交织，对机器人的感知、决策和运动控制有深远影响。 在过去的科研中，已经提出了许多关于地图建模、路径规划和自定位的理论和方法，并应用于实践。然而，将这些技术集成到一个实用的导航软件平台中是当前研究的挑战之一。文章中提到的解决方案是一个基于混合地图模型的全自主移动机器人多层递阶导航系统，包括地图编辑器、多层递阶规划模块和自定位模块。地图编辑器支持几何地图和拓扑地图的编辑，提供用户友好的界面；多层递阶规划模块结合全局规划（使用拓扑图）和局部规划（使用栅格图），以及行为控制，实现了高效导航；自定位模块则采用混合定位技术，结合里程计的相对精度和激光测距仪的局部探测精度，确保在大范围导航中的精准定位。 对于SLAM问题，当地图未知时，需要开发有效的定位算法。文中虽然没有详细展开，但可以理解为需要设计能够处理传感器数据（如来自激光雷达的数据）和机器人运动信息的算法，以同时更新位置估计和构建环境地图。这种技术对于实现真正自主的移动机器人至关重要，因为它允许机器人在未知环境中探索和导航，而不依赖于预先存在的地图信息。