朱涛，黎恒明，唐新科，尚大帅

（西安测绘总站，西安710054）

面向栅格模型的室内环境地图构建方法

朱涛，黎恒明，唐新科，尚大帅

（西安测绘总站，西安710054）

针对室内未知环境地图构建问题，通过Kinect传感器获取障碍物深度图像信息，采用基于Bayesian的概率栅格计算方法，实现室内环境下的实时地图构建，并通过移动机器人平台验证其有效性和准确性。

0 引言

随着人工智能技术日趋成熟，机器人得到越来越广泛应用。移动机器人在未知环境中自主完成任务，需要不断感知周围的环境信息，进行定位、避障和路径规划，从而到达目标位置[1]。然而在室内未知环境中，移动机器人无法直接获取GPS等位置信息进行定位导航，需要借助传感器建立外部空间的空间模型，即地图构建[2]。本文针对室内未知环境地图构建问题，通过在移动机器人平台上搭载Kinect传感器，采用面向栅格模型的地图构建方法有效解决了信息不确定性问题，对室内工作环境进行准确描述和表达。

1 基于Bayesian的概率栅格地图

概率栅格地图的建立是根据测距传感器的观测值来计算每个栅格被占据的概率值得到的[3]。由于移动机器人地图创建存在传感器噪声、定位精度、累积误差等不确定性因素，这些不确定性因素复杂且难以处理，需要用概率来表示栅格地图中每个栅格被障碍物占据的可能性，建立明确的概率算法模型来解决问题。

定义栅格单元是一个在连续空间坐标集合的离散状态随机过程，每个栅格单元具有占据和空闲的离散随机变量。……