未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)同時(shí)定位與建圖研究的綜述報(bào)告

未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)同時(shí)定位與建圖研究的綜述報(bào)告近年來(lái)，機(jī)器人技術(shù)日新月異，移動(dòng)機(jī)器人作為其中的重要組成部分，在諸多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。主動(dòng)同時(shí)定位與建圖（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）是一項(xiàng)十分重要的任務(wù)，能夠使機(jī)器人在未知環(huán)境中自主定位，并通過(guò)傳感器信息實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的建圖。因此，SLAM技術(shù)的研究與應(yīng)用具有重要意義，并得到了廣泛的關(guān)注。本文旨在綜述近年來(lái)主動(dòng)SLAM技術(shù)的研究進(jìn)展，主要包括基礎(chǔ)算法、傳感器選擇、數(shù)據(jù)融合和現(xiàn)有開(kāi)源SLAM系統(tǒng)等方面。一、基礎(chǔ)算法主動(dòng)SLAM技術(shù)的基礎(chǔ)是通過(guò)機(jī)器人感知周?chē)h(huán)境的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理來(lái)實(shí)現(xiàn)自主定位和建圖。綜合目前SLAM研究中常用的算法，有激光雷達(dá)SLAM算法、視覺(jué)SLAM算法、慣性導(dǎo)航SLAM算法等，其中激光雷達(dá)SLAM算法是應(yīng)用最廣泛的一類(lèi)。激光雷達(dá)SLAM算法的特點(diǎn)是基于幾何特征的重建，通過(guò)激光雷達(dá)感知環(huán)境的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取特征以進(jìn)行地圖構(gòu)建和機(jī)器人自主定位。視覺(jué)SLAM算法則是近年來(lái)快速發(fā)展的一種算法，其特點(diǎn)是基于視覺(jué)特征的重建。通過(guò)在移動(dòng)機(jī)器人上裝配一些能夠捕捉環(huán)境圖像的攝像頭，對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行拍攝。然后將這些圖像經(jīng)過(guò)算法處理后形成三維地圖，通過(guò)機(jī)器人自身姿態(tài)的識(shí)別從而實(shí)現(xiàn)自主定位。慣性導(dǎo)航SLAM算法則是借助IMU（慣性測(cè)量單元）進(jìn)行自主導(dǎo)航，需利用IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡推算，通過(guò)傳感器融合得到地圖。其中激光雷達(dá)SLAM算法應(yīng)用最廣泛，但視覺(jué)SLAM算法在室內(nèi)環(huán)境的識(shí)別問(wèn)題上取得巨大成功，慣性導(dǎo)航SLAM算法也逐漸成為研究熱點(diǎn)。二、傳感器選擇不同的傳感器對(duì)于SLAM技術(shù)的應(yīng)用都有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)。目前常用的傳感器主要包括激光雷達(dá)、攝像頭、Radar等。激光雷達(dá)傳感器常用于室內(nèi)環(huán)境中，因?yàn)樗軌蚩焖俣鴾?zhǔn)確地獲取周?chē)h(huán)境的信息，減少誤差。但激光雷達(dá)的成本較高，在室外環(huán)境中應(yīng)用受到限制。攝像頭是一種非常常用的傳感器，這種傳感器具有成本較低、質(zhì)量較高、可視性強(qiáng)、裝配方便等優(yōu)點(diǎn)。但相對(duì)于激光雷達(dá)，攝像頭需要在不同光照條件下考慮算法魯棒性。Radar即雷達(dá)傳感器，可實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜的室外情況下較好的目標(biāo)檢測(cè)，具有抗干擾和橫向距離遠(yuǎn)等優(yōu)點(diǎn)。但其在垂直方向上的分辨率較差。三、數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)融合技術(shù)是SLAM技術(shù)中不可缺少的一部分。數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以將多種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，從而減少環(huán)境建圖和機(jī)器人定位時(shí)的誤差。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)融合方法包括卡爾曼濾波、粒子濾波、非線性最小二乘等。其中卡爾曼濾波應(yīng)用最為廣泛，能夠?qū)⒉淮_定的傳感器數(shù)據(jù)處理成可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，但對(duì)于非線性數(shù)據(jù)處理的能力有限，因而不是所有問(wèn)題都適合用卡爾曼濾波來(lái)處理。四、現(xiàn)有開(kāi)源SLAM系統(tǒng)目前，開(kāi)源SLAM系統(tǒng)已經(jīng)比較成熟，有了越來(lái)越多的開(kāi)源SLAM庫(kù)，包括Cartographer、ORB-SLAM、LSD-SLAM和GMapping等。其中，Cartographer是Google出品的一款強(qiáng)大的SLAM框架，具有高速、高精度、運(yùn)行穩(wěn)定的特點(diǎn)。ORB-SLAM是目前使用最廣泛的視覺(jué)SLAM框架，具有高度可擴(kuò)展性和靈活性。LSD-SLAM可用于室內(nèi)環(huán)境的SLAM，同時(shí)支持多線程和GPU加速等，具有較好的效果。GMapping是基于激光雷達(dá)的SLAM框架，常用于移動(dòng)機(jī)器人的自主定位和導(dǎo)航中?？傊?，移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)同時(shí)定位與建圖技術(shù)的研究與應(yīng)用是機(jī)器人領(lǐng)域非常重要的研究方向。在目前的研究中，主動(dòng)SLAM技術(shù)主要涉及到激光雷達(dá)SLAM、視覺(jué)SLAM和慣性導(dǎo)航SLAM等不同算法。在傳感器選擇方面，應(yīng)根據(jù)具體環(huán)境以及需要選擇不同的傳感器進(jìn)行組合應(yīng)用，對(duì)于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用也具