室内移动机器人的SLAM算法综述

摘要：

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位与地图构建,目前被广泛应用于机器人领域.SLAM算法使得机器人处于陌生环境时,能够通过自身搭载的传感器来感知环境信息并建立环境地图,并完成对自身位姿的计算,从而能够在未知环境中进行移动.随着研究者们对SLAM问题的深入研究,SLAM领域相关成果已非常丰富,但是有关室内场景SLAM的论述还不够系统.通过对现有的关于SLAM算法发展成果的总结和对比,对室内SLAM进行了综合性的阐述.首先介绍了SLAM的技术现状和室内场景SLAM在不同传感器下的分类问题;其次介绍了SLAM的经典框架;然后根据相关传感器种类的不同,简要介绍了不同传感器下常见的SLAM算法的原理,同时讨论了传统室内SLAM算法中存在的诸多局限性问题,引出了基于多传感器融合技术的SLAM和基于深度学习技术的SLAM两个研究方向;最后介绍了SLAM的未来发展趋势和应用领域.

关键词：室内;定位与建图;激光雷达;相机;多传感器;深度学习

所属期刊栏目：48

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：辽宁省自然科学基金指导计划项目2019-ZD-0171

在线出版日期：2021-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：223-234