未知环境下移动机器人主动同时定位与建图研究的综述报告近年来，机器人技术日新月异，移动机器人作为其中的重要组成部分，在诸多领域都有着广泛的应用。主动同时定位与建图（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）是一项十分重要的任务，能够使机器人在未知环境中自主定位，并通过传感器信息实现对环境的建图。因此，SLAM技术的研究与应用具有重要意义，并得到了广泛的关注。本文旨在综述近年来主动SLAM技术的研究进展，主要包括基础算法、传感器选择、数据融合和现有开源SLAM系统等方面。一、基础算法主动SLAM技术的基础是通过机器人感知周围环境的数据，通过对数据的处理来实现自主定位和建图。综合目前SLAM研究中常用的算法，有激光雷达SLAM算法、视觉SLAM算法、惯性导航SLAM算法等，其中激光雷达SLAM算法是应用最广泛的一类。激光雷达SLAM算法的特点是基于几何特征的重建，通过激光雷达感知环境的点云数据，提取特征以进行地图构建和机器人自主定位。视觉SLAM算法则是近年来快速发展的一种算法，其特点是基于视觉特征的重建。通过在移动机器人上装配一些能够捕捉环境图像的摄像头，对周围环境进行拍摄。然后将这些图像经过算法处理后形成三维地图，通过机器人自身姿态的识别从而实现自主定位。惯性导航SLAM算法则是借助IMU（惯性测量单元）进行自主导航，需利用IMU数据进行轨迹推算，通过传感器融合得到地图。其中激光雷达SLAM算法应用最广泛，但视觉SLAM算法在室内环境的识别问题上取得巨大成功，惯性导航SLAM算法也逐渐成为研究热点。二、传感器选择不同的传感器对于SLAM技术的应用都有着各自的优缺点。目前常用的传感器主要包括激光雷达、摄像头、Radar等。激光雷达传感器常用于室内环境中，因为它能够快速而准确地获取周围环境的信息，减少误差。但激光雷达的成本较高，在室外环境中应用受到限制。摄像头是一种非常常用的传感器，这种传感器具有成本较低、质量较高、可视性强、装配方便等优点。但相对于激光雷达，摄像头需要在不同光照条件下考虑算法鲁棒性。Radar即雷达传感器，可实现在复杂的室外情况下较好的目标检测，具有抗干扰和横向距离远等优点。但其在垂直方向上的分辨率较差。三、数据融合数据融合技术是SLAM技术中不可缺少的一部分。数据融合技术可以将多种传感器的数据进行集成，从而减少环境建图和机器人定位时的误差。常见的数据融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、非线性最小二乘等。其中卡尔曼滤波应用最为广泛，能够将不确定的传感器数据处理成可靠的预测结果，但对于非线性数据处理的能力有限，因而不是所有问题都适合用卡尔曼滤波来处理。四、现有开源SLAM系统目前，开源SLAM系统已经比较成熟，有了越来越多的开源SLAM库，包括Cartographer、ORB-SLAM、LSD-SLAM和GMapping等。其中，Cartographer是Google出品的一款强大的SLAM框架，具有高速、高精度、运行稳定的特点。ORB-SLAM是目前使用最广泛的视觉SLAM框架，具有高度可扩展性和灵活性。LSD-SLAM可用于室内环境的SLAM，同时支持多线程和GPU加速等，具有较好的效果。GMapping是基于激光雷达的SLAM框架，常用于移动机器人的自主定位和导航中。总之，移动机器人主动同时定位与建图技术的研究与应用是机器人领域非常重要的研究方向。在目前的研究中，主动SLAM技术主要涉及到激光雷达SLAM、视觉SLAM和惯性导航SLAM等不同算法。在传感器选择方面，应根据具体环境以及需要选择不同的传感器进行组合应用，对于数据融合技术的应用也具有重要的意义。值得一提的是，目前开源SLAM系统已经成为实现SLAM技术研究和实现的主要途径之一，在实际应用中可通过合理选择开源框架以完成自主定位与建图的任务。