李 娜，贺海育，贾 伟，雍龙泉

(1.陕西理工大学 数学与计算机科学学院，陕西 汉中723000；2.西安航空学院 电子工程学院，陕西 西安 710017)

0 引言

近年来，在智能控制方面，对于即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)算法的研究是一大热点[1-8]。

在2D-SLAM建图与路径规划的应用方面研究较多，文献[9-11]中机器人的里程计信息进行坐标变换后，利用Gmapping建图算法可以实现在室内小范围地图的建立;文献[12]提出了一种基于多传感器融合的室内建图和定位算法；文献[13]中采用基于高斯牛顿法(Guass-Newton)的Hector建图算法，不需要里程计的情况下可以建立出高精度的地图；文献[14]提出了一种实时定位和建图前端优化的解决方法；文献[15-19]基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)平台,对导航机器人的整体架构和路径规划进行研究。以上研究大多需要大量的传感器，造成在实际应用中成本过高，且常用建图算法较多而鲜有对比。在实际应用中，最佳方案应根据不同的环境选取不同的建图算法，实现精确定位与导航。

因此，本文使用ROS管理控制2D激光雷达和树莓派来采集环境信息，对信息处理后分别利用Gmapping与Hector两种算法建立二维栅格地图,然后进行路径规划，实现小车对未知环境的自由探索。实验证明，该系统不仅成本较低、结构简单，而且扩展性以及适用性较强。

1 小车硬件平台设计

首先需建立一辆智能监测系统小车，设计小车的实时建图与路径规划系统的结构框架如图1所示。

图1 系统结构

当小车处于未知环境时，首先在雷达节点中，计算机通过串口读取到雷达所传回的环境深度信息，然后在建图节点中实时建立二维栅格地图，并利用实时更新地图节点不断保存更新所建地图。……