自主移动机器人即时定位与地图构建环境表示方法

曾品善

摘 要 自主移动机器人即时定位与地图构建（SLAM）问题是一个复杂的系统，其复杂性在于机器人需要利用各种量测数据来对自身状态进行估计的同时还需要构建环境地图。根据机器人所获取的环境特征的不同，环境地图的表示方法也有多种，本文主要介绍了SLAM问题中常用的三种环境表示方法。

关键词 SLAM 环境地图

中图分类号：TP242文献标识码：A

传统的定位和导航问题是依赖于已知的地图，或利用GPS导航卫星获得的卫星地图来进行自身位置的确定和路径规划。而自主移动机器人即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是将环境地图作为估计和预测的一部分，在定位的同时进行环境地图的构建。环境地图的构建其实质是对环境特征提取后的存储和表达，因此，从效率和可行性的角度考虑，一种好的环境地图表示方法应满足以下三个方面的要求：

（1）便于计算机的处理;

（2）容易加入新的信息以便地图的更新;

（3）机器人可以依靠該地图信息完成特定的任务，如导航、搜索等。

基于平面模型的环境地图表示方法通常包括度量表示方法和拓扑结构表示方法。度量表示方法又进一步分为栅格地图表示方法和几何地图表示方法。

在图1中分别运用了SLAM环境地图三种最常用的表示方法来对图1（a）房屋平面图进行描述。下面依次对这三种方法进行介绍。

1栅格地图

图1（b）为栅格地图示意图。栅格地图是一种度量表示方法，最早是由Elfes和Moravec等人提出的。其主要思想是将平面环境地图均匀划分为若干大小固定的栅格，每个栅格除了记录自身的位置参数外，还通过一个数值在[0，1]区间内的参数p来表示栅格被环境物体占用的概率。当自主移动机器人通过传感器得到环境特征信息后，即对栅格概率进行估计，最简单的方式是采用二进制0—1两种状态，用0表示该栅格未被占用，用1表示该栅格已被占用。这使得栅格地图创建和维护起来较容易，对环境信息的呈现也比较完整，因此，栅格地图可以较为方便地实现自主移动机器人的定位与路径规划，在机器人系统中取得了较为成功的应用。但是，为了更加精确表示环境地图特征，栅格地图需要减小栅格单元的尺寸来提高其分辨率，从而提升环境信息描述的精度，这就增加了栅格地图存储的空间复杂度和运算的时间复杂度，无法满足计算的实时性要求。所以传统的栅格地图不适用于大规模环境建图。

2几何地图

图1（c）为几何地图示意图。几何地图是利用一定的几何模型来近似环境中的特征信息。自主移动机器人通过感知周围环境信息，将其抽象为不同的几何特征，利用点、线、圆和多边形等几何形状来描述环境。几何地图只选择对环境特征有用的几何模型进行描述，是一种稀疏的环境描述，所以不对没有特征的环境空间进行描述，从而减少了计算量，并且能够获得较高的地图精度。但是，对于复杂不规则的环境，环境特征可能是任意形状的，系统很难用几何模型来进行表示，另外系统对感知信息的处理易受噪声的干扰，从而导致几何地图的构建变得十分困难。由于室内环境具有高度结构化的特点，非常易于用几何模型来拟合室内的房间、走廊、门、墙角等，所以室内环境下自主移动机器人的地图构建多采用几何地图。

3拓扑地图

图1（d）为拓扑地图示意图。拓扑地图是将环境特征用拓扑结构来表示，是一种紧凑的地图描述方法。在拓扑地图中，环境中的一个特征状态被抽象为节点，节点与节点之间相连接的边用来表示特征之间的连通关系。因此，相对于几何地图来说，拓扑地图是一种更高层次的抽象。由于拓扑地图不需要记录特征的精确位置，因而只需占用较少的存储空间，这非常有利于大范围环境创建地图，并且拓扑结构的高抽象度也易于自主移动机器人快速实现路径规划。然而，在非结构化环境下，由于环境特征的相互关系变得复杂，导致拓扑地图建图难度增加。另外，拓扑地图无法给出节点的精确定位，致使如果在环境中遇到两个很相似的地方，系统很难判断它们是否为同一个环境特征。

参考文献

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