智能文件配送机器人的同步定位与建图文献综述

文献综述

文 献 综 述SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），中文译作同时定位与动图构建。

该技术首次提出是用来估算对象之间位置和方向关系，以及估算与关系相关的不确定性。

经过国内外众多学者多年的研究，目前该技术被广泛应用于自主移动（无人机、机器人、无人驾驶汽车等）及AR等领域 [1-3]。

SLAM在各个领域应用广泛，结合本次毕设研究课题，现主要综述其在机器人领域的应用。

SLAM在机器人领域主要用来解决我在哪、我要去哪的问题。

也就是解决机器人自身定位和对环境的认知问题，进而解决路径规划问题。

根据机器人所搭载的传感器不同，可将现阶段的SLAM分为以下几类：1.激光SLAM激光SLAM搭载的是2D或3D激光雷达，根据所处的不同环境特点来选择适合的激光雷达。

考虑到部分室内环境相对简单和对移动机器人的功能要求较低，移动机器人可选择2D激光雷达；而当室内环境因素多变且更为复杂时，移动机器人多采用3D激光雷达来动态扫描三维空间。

激光雷达在工作过程中，通过扫描环境信息获得分散的点，这些点中包含各种信息，如距离和角度，此类分散的点聚集时被称为点云。