基于视觉SLAM的扫地机器人路径规划研究文献综述

扫地机器人作为一种智能家居设备，其路径规划能力是决定其清扫效率和覆盖率的关键因素之一。

传统的路径规划方法往往依赖于环境的先验知识或传感器信息，难以适应复杂多变的室内环境。

视觉同步定位与地图构建（VisualSimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）技术利用相机获取环境信息，能够在未知环境中实时构建地图并进行定位，为扫地机器人的路径规划提供了新的解决方案。

本文综述了基于视觉SLAM的扫地机器人路径规划研究现状，首先介绍了视觉SLAM和路径规划的基本概念，然后重点阐述了视觉SLAM在扫地机器人路径规划中的应用，包括基于传统方法和基于学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。

最后，总结了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：扫地机器人；路径规划；视觉SLAM；自主导航；智能家居

#1.1视觉SLAM视觉SLAM是指利用相机等视觉传感器获取环境信息，在移动过程中实时构建环境地图，并同时估计自身位姿的技术。

它主要包含视觉里程计、回环检测、地图构建等关键技术。

视觉里程计：通过分析相邻图像帧之间的特征点对应关系，估计相机运动并恢复场景的三维结构，实现机器人的短期定位。

回环检测：识别机器人是否回到了之前访问过的位置，消除累计误差，保证地图的一致性。