激光测距驱动的移动机器人室内地图构建与SLAM方法研究

该篇论文《移动机器人基于激光测距的室内地图构建》主要探讨了在现代智能移动机器人领域的关键技术应用。智能移动机器人作为一种高度集成的智能系统，具备动态感知环境、自主决策、行为控制和执行任务的能力。核心问题之一是机器人的环境认知和精确定位，这是它执行任务的基础。作者针对这一挑战，选择了激光测距技术作为解决方案，尤其关注在未知环境中构建室内地图的过程。 论文的核心内容聚焦于Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术，这是一种解决移动机器人定位和地图构建问题的有效策略。SLAM假设机器人在未知环境中开始移动，且初始位置未知，通过实时定位和利用激光测距扫描仪（如UST-20LX）收集的数据，不断更新机器人位置并构建地图。在这个过程中，Compass C1两轮差动平台被选作移动平台。 作者采用了粒子滤波算法（如RBPF）来分离定位和建图步骤，首先通过算法估计机器人的运动轨迹，然后基于已知轨迹计算地图。粒子滤波利用概率分布描述一组随机粒子，通过测量数据调整粒子的权重和位置，以逼近实际概率分布，利用蒙特卡洛方法简化难以用计算机直接求解的积分问题。重要性重采样算法（SIR）在此过程中发挥关键作用，通过对新数据进行多次迭代，精确估计机器人在每个时间步的位置。 关键词包括室内地图构建、SLAM算法（如Gmapping）、栅格地图等，这些都是论文探讨的重点。整个研究不仅涉及理论模型的构建，还包含了实际实验部分，通过人工操控机器人在实验环境中移动，收集数据，最终生成增量式地图。这篇论文为移动机器人在复杂室内环境下的自主导航提供了有价值的技术支持，展示了激光测距技术在机器人定位和建图中的实用性和有效性。