时 也，吴怀宇，徐文霞，彭晟远

（武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430081）

在当今社会，移动机器人应具备在未知环境下的自主导航能力，才有其实际存在价值[1]。近年来，一些特大自然灾害的发生，更使人们注重机器人的实用性和准确性。机器人实现自主导航的核心问题是地图构建与定位 （SLAM），解决SLAM问题才可以使机器人在未知环境中的工作更高效和更科学。移动机器人的SLAM算法研究已是机器人研究领域中的最热门、最丰富、最具开拓性的课题之一[2-3]。

移动机器人的地图创建与定位问题是机器人领域一个基础而关键的问题。文献[4]针对缺少先验地图支持的室内环境，提出利用激光测距仪和单目视觉的信息融合来解决室内环境中移动机器人的SLAM问题。文献[5]提出基于单目视觉和里程计的SLAM方法，采用尺度不变特征变换算法提取特征，并用扩展卡尔曼滤波更新地图。文献[7]提出基于概率的移动机器人SLAM算法框架，应用贝叶斯规则作为理论基础，建立移动机器人SLAM算法的概率表示模型。文献[8-9]针对SLAM问题的高维特性，提出了FastSLAM解决方案。

文中以课题组的移动机器人MT-R为研究对象，给定路标的参数值，利用激光测距仪计算路标之间的关系方程。重点研究用障碍物之间的空间逻辑关系，采用障碍物作为机器人的路标并以此来代替固有路标，估算出机器人在全局坐标系中移动的距离，使机器人在线构造地图的同时，能够提取并使用地图。最后通过MATLAB仿真算法和在未知环境下实验，使移动机器人从起始点绕过不定数目的障碍物后再返回到起始点，验证理论的正确性和算法的精确性。……