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《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，移动机器人已成为我们生活中不可或缺的一部分。
从简单的家用扫地机器人到复杂的无人驾驶车辆，其运动、导航、和自主决策能力都离不开两个关键技术：SLAM （同步定位与地图构建）和路径规划。
本文将详细探讨移动机器人的SLAM与路径规划的研究现状及未来发展趋势。
二、SLAM技术研究1. SLAM技术概述SLAM技术是移动机器人实现自主导航和地图构建的关键技术。
它通过机器人自身的传感器（如摄像头、激光雷达等）获取环境信息，并在运动过程中进行实时定位和地图构建。
2. SLAM技术的工作原理SLAM技术的工作原理主要包括环境感知、定位与地图构建三个部分。
环境感知是通过传感器获取周围环境的信息；定位是根据获取的信息确定机器人在环境中的位置；地图构建则是根据定位信息和环境信息构建出机器人的工作环境地图。
3. SLAM技术的应用SLAM技术广泛应用于无人驾驶车辆、服务机器人、无人机等领域。
它能帮助机器人实现自主导航、避障、路径规划等功能，提高机器人的智能化程度。
三、路径规划技术研究1. 路径规划技术概述路径规划技术是移动机器人实现自主运动的关键技术。
它根据机器人的当前位置、目标位置以及环境信息，为机器人规划出一条从起点到终点的最优路径。
2. 路径规划技术的分类路径规划技术主要包括全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在已知环境下，为机器人规划出一条从起点到终点的最优路径；而局部路径规划则是在机器人运动过程中，根据实时环境信息调整路径，以避开障碍物或危险区域。
3. 路径规划技术的应用路径规划技术广泛应用于无人驾驶、物流配送、服务机器人等领域。
它能帮助机器人实现高效、安全的运动，提高机器人的工作效率和智能化程度。
四、SLAM与路径规划的融合研究SLAM技术和路径规划技术是移动机器人的两大核心技术，它们在实现机器人的自主导航和运动过程中相互依赖、相互影响。
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在日常生活、工业制造、军事探测等各个领域的应用越来越广泛。
移动机器人的核心问题之一是如何在未知环境中自主导航，其中关键技术包括SLAM （同时定位与地图构建）和路径规划。
本文将针对移动机器人SLAM与路径规划技术进行深入研究，探讨其原理、应用及挑战。
二、SLAM技术概述1. SLAM技术原理SLAM是一种使移动机器人能够在未知环境中自主定位并构建地图的技术。
其基本原理是通过机器人搭载的传感器（如激光雷达、摄像头等）感知周围环境信息，结合机器视觉、概率论等算法，实现机器人的实时定位与地图构建。
2. SLAM技术分类根据传感器类型和实现方式的不同，SLAM技术可分为基于激光雷达的SLAM、基于视觉的SLAM等。
其中，基于激光雷达的SLAM具有较高的定位精度和稳定性，适用于室外大范围环境；而基于视觉的SLAM则具有较高的环境适应性，能够在复杂多变的室内环境中工作。
三、路径规划技术概述1. 路径规划原理路径规划是指机器人在已知或未知环境中，根据任务需求和约束条件，寻找从起点到终点的最优路径。
其核心思想是利用图论、优化算法等理论，将机器人运动问题转化为图搜索问题，从而找到最优路径。
2. 路径规划分类根据环境信息的已知程度，路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划主要针对已知环境，通过建立环境模型和搜索算法来寻找最优路径；而局部路径规划则主要针对未知或动态变化的环境，通过实时感知和决策来实现机器人的路径规划。
四、移动机器人SLAM与路径规划的融合应用1. SLAM与路径规划的相互关系SLAM和路径规划是移动机器人自主导航的两个关键技术。
SLAM为机器人提供了环境信息和自身位置信息，为路径规划提供了基础；而路径规划则根据任务需求和约束条件，利用SLAM 提供的信息为机器人规划出最优路径。
因此，两者相互依存、相互促进。
2. SLAM与路径规划的融合应用在移动机器人的实际应用中，SLAM与路径规划的融合应用具有重要意义。
机器人视觉导航中的SLAM技术研究在智能机器人领域中，导航技术是其中一个非常重要的研究领域。
机器人需要实现智能的自主运动导航，对于完成特定的任务非常有帮助。
SLAM技术是机器人导航领域中广泛应用的一种技术，在机器人实现自主导航的过程中，SLAM技术发挥着重要的作用，是实现机器人导航自主化的关键。
本文将对机器人视觉导航中的SLAM技术进行深入研究。
一、SLAM技术的基本概念和原理SLAM全称为Simultaneous Localization and Mapping，即“同时定位与建图”。
SLAM技术的基本思想是在机器人自主导航的过程中，机器人会通过传感器获取环境信息，利用这些信息对自身的位置和周围环境进行感知和理解，实现运动控制和路径规划，最终完成导航任务。
SLAM技术的核心原理是通过对机器人周围环境的“建图”，从而实现机器人的“定位”。
定位和建图是SLAM技术的两个关键问题，建图就是要利用机器人携带的传感器获取环境信息，构建出能够描述环境的地图，定位则是根据环境地图和机器人处于环境中的感知信息，确定机器人在环境中的位置。
二、机器人导航中SLAM技术的研究现状近年来，SLAM技术已经成为机器人导航中的重要技术之一，也逐渐成为一个研究热点。
尤其是在无人驾驶和机器人地图制作等方面，SLAM技术的应用非常广泛，取得了显著的成果。
在SLAM技术的研究中，主要有以下几个方面的研究：1. 机器人SLAM技术的算法研究机器人SLAM技术的核心在于定位和建图，对于这两个问题，研究者们提出了很多算法，如基于激光雷达的算法、基于视觉传感器的算法、基于多传感器融合的算法等。
2. SLAM技术在无人驾驶领域的应用研究在日益发展的自动驾驶领域中，SLAM技术非常重要，因为它可以帮助车辆在未知的道路上“感知”周围环境，制作出高精度的地图，做出安全的决策和规划出最佳路线。
SLAM技术的应用还在不断发展中，未来有望成为AI驾驶的核心技术之一。
机器人视觉SLAM技术研究随着人工智能技术的快速发展，机器人逐渐成为人们生活中的重要伙伴和助手。
而机器人在需要自主定位和导航的场景中，视觉SLAM技术的研究则显得尤为重要。
本文将探讨机器人视觉SLAM技术的基本概念、关键技术和应用前景。
一、机器人视觉SLAM技术的基本概念SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建。
机器人在未知环境中，凭借自身携带的传感器，通过融合传感器数据并实时计算定位和地图，以实现自主导航和运动规划的能力。
而视觉SLAM技术则是利用机器人携带的视觉传感器，通过图像信息的处理和分析，实现对机器人位置和周围环境建模的技术。
二、机器人视觉SLAM技术的关键技术1. 特征提取与匹配技术：机器人使用视觉传感器获取环境图像，并通过特征提取算法提取图像中的特征点。
然后，通过特征匹配算法将当前图像的特征点与先前保存的地图特征点进行匹配，从而实现机器人位置的估计。
2. 运动估计与滤波算法：机器人在运动过程中，需要实时估计自身的位置和姿态。
通过图像序列的处理和分析，利用运动估计与滤波算法，可以计算机器人的运动轨迹和姿态。
3. 地图构建与更新算法：机器人需要实时构建和更新周围环境的地图。
视觉SLAM技术利用图像序列构建环境地图，并通过数据关联和融合算法将新观测到的地图特征点与已有地图进行关联和融合，以实现地图的更新。
4. 协同定位技术：在机器人之间，通过相互协作和信息共享，可以提高定位的准确性和鲁棒性。
协同定位技术通过机器人之间的通信和数据共享，实现多机器人之间位置和地图的一致性。
三、机器人视觉SLAM技术的应用前景机器人视觉SLAM技术在许多领域具有广阔的应用前景。
1. 自主导航和运动规划：机器人具备了定位和地图构建的能力，可以在未知环境中自主导航和规划路径。
这为机器人在仓储、物流、服务机器人等领域的应用提供了巨大的潜力。
2. 室内场景建模和增强现实：机器人视觉SLAM技术可以用于室内场景的建模，实现室内地图的构建和更新。
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，移动机器人在工业、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
为了实现移动机器人在未知环境中的自主导航和作业，其核心技术之一便是同步定位与地图构建（SLAM）和路径规划。
本文将对移动机器人的SLAM与路径规划进行深入研究，分析其技术原理、实现方法以及实际应用中的挑战与解决方案。
二、移动机器人SLAM技术研究1. SLAM技术原理SLAM是一种使移动机器人能够在未知环境中进行定位与地图构建的技术。
其基本原理是通过机器人自身的传感器（如激光雷达、摄像头等）获取环境信息，然后利用这些信息估计机器人的位置和姿态，同时构建出周围环境的地图。
在这个过程中，机器人不断地更新自己的位置和姿态信息，以及环境地图，从而实现自主导航。
2. SLAM技术实现方法目前，移动机器人SLAM技术的实现方法主要包括基于激光雷达的SLAM和基于视觉的SLAM。
基于激光雷达的SLAM通过激光雷达获取环境的三维点云数据，然后通过数据处理和算法分析，实现机器人的定位和地图构建。
而基于视觉的SLAM则通过摄像头获取环境的图像信息，然后利用计算机视觉技术进行图像处理和分析，实现机器人的定位和地图构建。
三、路径规划技术研究1. 路径规划技术原理路径规划是指机器人在已知环境或未知环境中，根据任务需求和自身状态，规划出一条从起点到终点的最优路径。
路径规划需要考虑机器人的运动学特性、环境因素、障碍物分布等因素，以及路径的长度、平滑度、安全性等指标。
2. 路径规划方法路径规划方法主要包括基于全局地图的路径规划和基于局部环境的路径规划。
基于全局地图的路径规划是指在已知全局地图的情况下，通过搜索算法（如A算法、Dijkstra算法等）规划出从起点到终点的最优路径。
而基于局部环境的路径规划则是根据机器人自身的传感器信息，实时感知周围环境，然后根据实时感知的信息进行路径规划和调整。
四、移动机器人SLAM与路径规划的融合应用移动机器人的SLAM与路径规划是密不可分的两个技术，它们在移动机器人的自主导航和作业中发挥着重要作用。
机器人自主导航中的SLAM技术研究嘿，你知道吗？如今机器人变得越来越厉害了，特别是在自主导航这方面。
其中有个特别关键的技术，叫做 SLAM 技术。
这技术可不得了，就像是给机器人装上了一双超级敏锐的眼睛和一个超级聪明的大脑。
咱们先来说说啥是 SLAM 技术。
简单来讲，SLAM 就是让机器人在一个陌生的环境里，一边走一边把周围的环境给弄清楚，还能记住自己走到哪儿了。
比如说，一个机器人被放到一个从来没去过的大仓库里，SLAM 技术能让它迅速搞明白仓库的布局，哪儿有货架，哪儿是通道，而且还能准确记住自己的位置，不会迷路。
我之前就碰到过这么个事儿。
有一次去一个科技展，看到一个展示SLAM 技术的小机器人。
它长得圆滚滚的，特别可爱。
工作人员把它放在一个布置得像迷宫一样的区域里，然后启动了它。
这小家伙一开始还有点小心翼翼的，慢慢地往前挪，它身上的各种传感器就像小触角一样，不停地感知着周围的一切。
它的小轮子转啊转，那个激光雷达也不停地扫描着。
你能看到它的指示灯一闪一闪的，就好像在思考一样。
突然，它碰到了一个拐角，它稍微停顿了一下，然后巧妙地转了过去，继续探索。
我在旁边看得那叫一个入神，心里一直在想，这也太神奇了！SLAM 技术的实现可不简单，这里面涉及到好多复杂的东西。
像传感器技术，就像是机器人的感觉器官，有激光雷达、摄像头、超声波传感器等等。
这些传感器就负责收集周围环境的信息，然后把这些信息传给机器人的“大脑”。
还有算法也特别重要。
比如说，怎么处理这些传感器收集来的数据，怎么把这些数据变成有用的地图和位置信息。
这就像是解一道超级复杂的数学题，得有特别厉害的解题方法才行。
而且，SLAM 技术还得考虑到各种实际的问题。
比如说，如果环境光线不好，或者有很多干扰，机器人还能不能正常工作？还有，如果机器人走得太快或者太慢，会不会影响它对环境的感知和定位？不过，虽然有这么多挑战，SLAM 技术还是在不断地发展和进步。
现在已经有很多应用了，不光是在工业领域，像物流仓库里的搬运机器人，能自己准确地找到货物，把它们搬到指定的地方。
SLAM技术发展及研究综述摘要：本文对SLAM（同时定位与地图创建）的技术发展进行综述，介绍SLAM 技术的发展历程，对SLAM问题进行了数学描述，对现在的几种SLAM技术的实现方法进行论述，简单介绍SLAM技术的工作原理，对现在遇到的关于SLAM 的技术难点进行叙述，进一步探讨了SLAM技术的发展方向。
关键词：同时定位与地图创建、自主导航、地图创建一．引言移动机器人的同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping ,简称SLAM)作为当前移动机器人定位技术的最主流的研究方法之一，它最早是由Randall Smith 和Peter Cheseseman 在1988年发表的论文当中提出来在他们的论文中，利用移动机器人的运动方式和装置的传感器获得的测量数据，分别设计了移动机器人的运动模型和观测模型，结合概率学的贝叶斯理论，实现了对轮式移动机器人在未知环境中的运动状态进行实时估计。
Leonard 和Durrant-Whyte 在他们的研究中指出，所有移动机器人导航的基本过程可以总结为三个最基本的关键问题，即“Where am I now?”、“What is the structure of my environment?”以及“How can I get that target position?”，这三个问题的实质指的就是机器人定位和地图创建、障碍物的识别和避免，以及机器人导航路径规划问题。
SLAM 问题的解决直接影响着后面两个问题能否正确处理。
所以说，移动机器人的同步定位与地图创建是实现机器人自主导航，提高机器人的智能化水平的关键和首要解决的基础性难题。
二．研究发展现状自从19世纪60年代，尼尔森等人将人工智能的方法结合到机器人的自动导航开始，移动机器人的定位技术的研究就开始走向了广大的研究者和工程师们的视野中，拉开了这项技术研究高潮的序幕。
然而早期的定位技术由于研制的传感器种类有限，精度不高以及相关的理论尚未成熟的原因，其试验和应用范围都受到了很大的限制。
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
其中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术以及路径规划技术是实现移动机器人自主导航与运动控制的重要手段。
本文将对移动机器人的SLAM技术与路径规划技术进行深入探讨与研究，为机器人的自主导航和智能化发展提供有力支持。
二、SLAM技术研究SLAM技术是移动机器人实现自主导航的重要基础，它可以在未知环境中对机器人自身状态进行实时估计，同时构建周围环境的地图。
本文将从以下几个方面对SLAM技术进行深入研究：1. SLAM技术的基本原理SLAM技术主要通过机器人的传感器（如激光雷达、摄像头等）获取周围环境的信息，结合机器人的运动学模型，实现机器人的实时定位与地图构建。
在定位过程中，机器人需要利用传感器数据对自身位置进行估计，同时利用地图信息对周围环境进行感知。
在地图构建过程中，机器人需要不断地更新和优化地图信息，以适应环境的变化。
2. SLAM技术的关键技术SLAM技术的关键技术包括传感器数据融合、机器视觉、多传感器融合等。
传感器数据融合可以将来自不同传感器的数据进行有效融合，提高机器人的环境感知能力。
机器视觉是SLAM技术中不可或缺的一部分，它可以帮助机器人实现对周围环境的理解和识别。
多传感器融合则可以将不同类型传感器的信息进行综合处理，提高机器人的定位精度和地图构建的准确性。
3. SLAM技术的应用场景SLAM技术广泛应用于无人驾驶、智能家居、无人仓储等领域。
在无人驾驶领域，SLAM技术可以帮助车辆在未知环境中进行实时定位和地图构建，实现自主导航和路径规划。
在智能家居领域，SLAM技术可以帮助智能家居设备实现自动巡航和智能控制。
在无人仓储领域，SLAM技术可以帮助机器人实现货物的自动搬运和存储。
三、路径规划技术研究路径规划是移动机器人实现自主导航的重要手段之一，它可以根据机器人的当前位置和目标位置，规划出一条最优的路径。
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，移动机器人在许多领域中扮演着越来越重要的角色。
为了使移动机器人能够在未知环境中自主导航和完成任务，需要解决两个关键问题：SLAM（同步定位与地图构建）和路径规划。
本文将针对这两个问题展开研究，并探讨其在实际应用中的重要性。
二、SLAM技术研究1. SLAM技术概述SLAM技术是移动机器人实现自主导航的重要技术之一。
它通过机器人自身的传感器信息以及环境中的信息，实现机器人的定位和地图构建。
SLAM技术主要包括两个部分：定位和地图构建。
定位是指机器人在未知环境中确定自身的位置和姿态；地图构建则是根据机器人的定位信息，构建出环境中的地图。
2. SLAM技术原理SLAM技术的实现主要依赖于机器人的传感器，如激光雷达、摄像头等。
机器人通过传感器获取环境中的信息，结合自身的运动信息，实现定位和地图构建。
在定位过程中，机器人需要利用传感器信息估计自身的位置和姿态；在地图构建过程中，机器人需要利用定位信息，将环境中的信息整合成地图。
3. SLAM技术的应用SLAM技术在许多领域中都有广泛的应用，如无人驾驶、智能家居、无人仓储等。
在无人驾驶领域中，SLAM技术可以帮助车辆在未知环境中自主导航和定位；在智能家居领域中，SLAM 技术可以帮助机器人实现自动清扫、智能避障等功能；在无人仓储领域中，SLAM技术可以帮助机器人实现货物的自动搬运和存储。
三、路径规划技术研究1. 路径规划技术概述路径规划技术是指机器人在已知环境或未知环境中，根据任务需求和自身状态，规划出一条从起点到终点的最优路径。
路径规划技术需要考虑机器人的运动学特性、环境中的障碍物、任务需求等因素。
2. 路径规划技术原理路径规划技术的实现主要依赖于图论、优化算法等技术。
机器人需要先将环境中的信息抽象成图，然后利用优化算法在图中寻找最优路径。
在寻找最优路径的过程中，需要考虑机器人的运动学特性、避障需求、任务需求等因素。
《机器人控制理论与技术》课程论文-SLAM技术发展及研究综述SLAM技术发展及研究综述摘要：本文对SLAM（同时定位与地图创建）的技术发展进行综述，介绍SLAM 技术的发展历程，对SLAM问题进行了数学描述，对现在的几种SLAM技术的实现方法进行论述，简单介绍SLAM技术的工作原理，对现在遇到的关于SLAM 的技术难点进行叙述，进一步探讨了SLAM技术的发展方向。
关键词：同时定位与地图创建、自主导航、地图创建一．引言移动机器人的同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping ,简称SLAM)作为当前移动机器人定位技术的最主流的研究方法之一，它最早是由Randall Smith 和Peter Cheseseman 在1988年发表的论文当中提出来在他们的论文中，利用移动机器人的运动方式和装置的传感器获得的测量数据，分别设计了移动机器人的运动模型和观测模型，结合概率学的贝叶斯理论，实现了对轮式移动机器人在未知环境中的运动状态进行实时估计。
Leonard 和Durrant-Whyte 在他们的研究中指出，所有移动机器人导航的基本过程可以总结为三个最基本的关键问题，即“Where am I now?”、“What is the structure of my environment?”以及“How can I get that target position?”，这三个问题的实质指的就是机器人定位和地图创建、障碍物的识别和避免，以及机器人导航路径规划问题。
SLAM 问题的解决直接影响着后面两个问题能否正确处理。
所以说，移动机器人的同步定位与地图创建是实现机器人自主导航，提高机器人的智能化水平的关键和首要解决的基础性难题。
二．研究发展现状自从19世纪60年代，尼尔森等人将人工智能的方法结合到机器人的自动导航开始，移动机器人的定位技术的研究就开始走向了广大的研究者和工程师们的视野中，拉开了这项技术研究高潮的序幕。
然而早期的定位技术由于研制的传感器种类有限，精度不高以及相关的理论尚未成熟的原因，其试验和应用范围都受到了很大的限制。
这些定位技术要么是当前的运动环境已知，要么是机器人的运动方式已经确定，要么是只能提供粗略的定位数据。
单独的定位或者纯粹的地图创建已经不能很好的解决当前的定位要求。
到80年代末期，移动机器人的定位技术一直没有多大的突破，研究陷入了一段时间的低潮。
此时，Peter Cheeseman 和Jim Crowle 等机器人定位技术的年轻研究者，第一次提出了用概率学中的状态估计理论方法来解决机器人定位和地图创建问题，将运动中的几何关系和噪声用一个近似的概率分布来表示，获得了比较准确的状态估计值。
从此，基于概率学理论的方法开始成为机器人定位技术的主流，同时，机器人的同步定位和地图创建也开始被人们所接受，吸引了很多研究人员去探索和学习。
SLAM 的理论逐渐完善和成熟，Durrant-Whyte 等人在前人的研究基础上于1995年在一次国际机器人学的讨论大会上面，首次将SLAM 问题的理论框架比较完整的进行了详细的论述。
最近三十几年来，国内外SLAM的发展取得了一系列的研究成果。
许多研究组织和研究者已经或者正在SLAM的研究上不断深入。
根据常用的SLAM方法使用的传感器来进行分类，他们一般可以划分为：基于激光的SLAM，基于声纳的SLAM和基于视觉的SLAM。
除此之外，为了更好的感知机器人的状态信息和外部世界新的附加的传感器也常常被集成到机器人系统里面，比如电子指南针、红外遥感系统、陀螺仪、GPS定位系统。
这些传感器都带有某种程度的误差，其应用的限制条件也不同。
近十年来，由于基于激光和声纳的SLAM技术发展已经比较成熟，理论上面的突破难度比较大。
而携带视觉传感器的数字设备，如移动手机、平板电脑、智能高清电视、汽车等等，已经遍布在全球各个地区，基于视觉的SLAM渐渐引起了人们研究的兴趣。
到目前为止，SLAM技术在小规模或结构化环境中的实现相对比较成熟，但其在复杂环境上的应用仍有很多问题。
未来的挑战主要集中在如何大规模复杂环境（如非结构化、地形恶劣地区）下实现尤其在那些信息不可用或不可靠的地区，如城市峡谷、矿井、丛林或遥远的星球。
三．问题描述SLAM技术就是利用传感器对地图创建和自身定位问题进行同步求解，可以描述如下：在一个未知的环境中，已知运动学模型的移动机器人从一个未知的初始位置出发，在一个有若干环境特征的环境中移动，通过自身携带的传感器获得周围的环境信息确定环境特征的空间坐标，同时确定自身的三维坐标。
考虑移动机器人在含有路标特征的场景中移动，如图一所示。
X k-1X kX k+1X k+2m2m1m3m4m5u kU k +1U k +2图一 SLAM过程示意图图中黑色三角形表示机器人的实际位置，白色三角形表示机器人的估计位置，灰色三角形表示地图路标的实际位置，白色四面体表示地图路标的估计位置。
该图描述了机器人的同时定位与地图创建过程。
在k时刻相关变量定义如下：kx：机器人的位姿，()kkkk,y，xxθ=，其中y,x是坐标，θ是航向角。
整个行进过程机器人的路径为{}k1k:x,...,x,xx=，其中初始位置x是已知的，其他位置未知。
ku：k-1时刻到k时刻机器人的运动控制。
整个控制过程为{}k1k:u,...,u,uu=。
im：地图环境中第i个路标特征点的坐标，()y,ix,iim,mm=。
特征地图{}M21m,...,m,mm=，其中，M为地图特征数。
假设地图是静态的。
i,kz：k时刻第i个路标特征点的观测量，若一次测量可探测到多个路标点，则观测量可简化为kz。
所有时刻观测量为{}k1k:z,...,z,zz=。
那么SLAM 问题就是如何根据已知量k :0z 、k :0u 、0x 输出m 和k :0x 。
四． SLAM 的实现方法（1） 基于EKF 的SLAM 方法卡尔曼滤波(Kalman Filter ，KF)是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中估计动态系统的状态。
简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中，而对其的改进之一就是扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter ，EKF)，可应用于时间非线性的动态系统。
EKF-SLAM 的实现基础是建立机器人的运动和观测模型。
机器人运动模型为：()k k k k v u x f +=-,x 1其中非线性函数().f 描述机器人运动过程。
k u 为控制向量，在k-1时刻施加在机器人上，驱动机器人使其在时刻k 达到状态k x 。
k v 为加性零均值高斯白噪声，协方差为k Q ，描述运动误差。
在机器人运动过程中，使用搭载的传感器观测环境中的路标，可以用观测模型来表示。
k 时刻机器人的观测模型为：()k k k w x h z +=其中非线性函数().h 描述机器人观测过程，k w 为加性零均值高斯白噪声，协方差为k R ，描述观测误差。
利用这两个模型，我们可以把EKF 方法应用到SLAM 问题中，通过迭代的预测-观测-更新来实现EKF-SLAM 。
我们用-∧x 表示状态的先验概率估计(1|-∧-∧=k k x x )，+∧x 表示状态的后验概率估计(k k x x |∧+∧=)。
对于其他变量，“+”和“-”也具有相同的含义。
1、预测在这一步骤中，预测k 时刻机器人的状态-∧x ，协方差-k P ，观测-∧k z ，计算公式如下： ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=+-∧-∧k k k u x f x ,1⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-∧-∧k k x h z K x k x k Q f P f P k k +∇∇=T +----111其中Jacobian 矩阵1-∇k x f 为对非线性函数().f 在点+-∧1k x 处一阶Taylor 展开并将其线性化所得。
⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-∧-∂∂=∇k 1k 1k u ,x x x f f ∆ 2、观测 当机器人在状态k x 对环境路标进行观测k z 后，可以计算出新息k v ：-∧-=k k k z z v在理想数据关联的假设下，新息的协方差为：k x K x k R h P h S k k +∇∇=-T 其中k x h ∇为对观测函数().h 的线性化近似。
3、更新最后一个步骤为更新机器人状态估计+∧k x 和协方差+k P ，公式为： k k k k v W x x +=-∧+∧T k k k k k W S W P P -=-+其中Kalman 增益为：1k x k k S h P W k --∇=T 通过迭代地进行这三个步骤，我们可以解决SLAM 问题。
EKF-SLAM 提供了系统的解决方案，收敛性、地图增长过程、不确定性的变化情况等均得到研究。
然而，从实际的角度出发，EKF-SLAM 仍然存在很多问题。
首先，对于非线性函数的线性化会导致系统误差；同时对于噪声的高斯模型和不相关的假设在实际环境中往往也是不成立的，这些因素都会导致EKF-SLAM 的运行不稳定。
同时，算法依赖正确的运动模型和观测模型，因此对于机器人以及环境的建模变得相当关键。
在难以建立正确模型的机器人和环境中应用时，通常会避免使用EKF-SLAM 。
（2）基于粒子滤波的SLAM 方法粒子滤波是一种应用样本集表示概率分布的蒙特卡罗方法，可以用于任何状态空间模型，而且当样本数量∞→N 时可以逼近任何形式的概率密度分布。
因此，粒子滤波能够比较精确的表达基于观测量和控制量的后验概率分布，可以用于解决SLAM 问题。
目前，SLAM 中应用的粒子滤波算法主要是Rao-Blackwellised 粒子滤波算法。
Murphy 等最先将该算法用于SLAM 问题，解决了一个10×10的栅格环境下的SLAM 问题，在此基础上，美国卡耐基-梅隆大学的Montemerlo 等提出的Fast SLAM 算法，并成功应用于真实的机器人。
该算法将SLAM 问题分解成机器人定位问题和基于位姿估计的环境特征位置估计问题。
用粒子滤波算法估计整个路径的位姿，用EKF 估计环境特征的位置，每一个EKF 对应一个环境特征。
该方法融合了EKF 算法和概率方法的优点，既降低了计算的复杂度，又具有较好的鲁棒性，在已知数据关联和未知数据关联情况下都可以取得较好的效果。
虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM 问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。
其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好的近似系统的后验概率密度。
机器人面临的环境越复杂，描述后验概率分布所需要的样本数量就越多，算法的复杂度就越高。
因此，能够有效的减少样本数量的自适应采样策略是该算法的重点。
