毕业论文课题相关文献综述
1.1研究背景意义随着信息化和智能化的不断发展，现代人们对移动机器人的需求不断增加，这些因素促使智能机器人技术得到突飞猛进发展并促使智能机器人在工业中得到愈加广泛应用。
对此，世界各国也纷纷在智能机器人领域制定了国家级战略部署，如：欧盟在2014年制定欧盟SPARC 2014-2020 机器人研究计划[1];美国于2016制定最新版《美国机器人发展路线图：NRI-2.0》[2];近期俄罗斯在2019年6月制定了新一轮人工智能领域国家级战略；我国早在2006年就发布了《国家中期长期科学和技术发展规划纲要》中就将智能机器人列入前沿技术中的先进制造技术，此后又制定十余项相关政策，进一步加大加深对智能机器人领域的扶持[3]。
在相关政策支持和市场推动下，智能机器人在各个领域开始了应用，大到物流运输、安全巡检、无人驾驶、矿井探测，小到家用扫地机器人[4]。
移动机器人的智能化程度主要体现为它在所处环境中进行自主导航的能力，即时定位与地图构建（SLAM）技术作为自主导航系统的核心，被认为是移动机器人实现智能化和自主化的重要前提。
SLAM移动机器人在室内等确定性环境下已经开始有所应用，在颠簸路面、特征相似的巷道，存在烟雾粉尘等特殊条件下，仍然有适用性差的缺点，定位与地图创建精度低、实时性差、累计误差大等问题，还远远无法满足对救援、勘探等工作的要求[3]。
因此研发能够适应严苛环境下的SLAM移动机器人，使其具有较强的鲁棒性，对于SLAM机器人产业的产品化具有重要意义。
1.2 SLAM算法研究现状分析1.2.1 SLAM算法综述目前的SLAM系统通常包含两个部分，即前端和后端。
前端提取传感器的数据并通过特征提取、数据融合等操作将其转换成数据模型，后端则通过一些概率估计方法或者优化方法来处理这些模型，图1-1为典型的SLAM系统组成部分[5]。
图1-1典型的SLAM系统组成如何利用机器人量测数据和循环检测来建立一个统一并且一致的环境地图是SLAM中的一个核心点。
图1-2为运里程计得到的地图和运用SLAM方法得到的地图对比。
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