1.1、目的及意义

自18世纪詹姆斯·瓦特制造出第一台具有实用价值的蒸汽机以来，人类正式进入了工业文明，称为工业1.0的蒸汽机时代。其后，人类又经历了工业2.0的电气化时代、工业3.0的信息化时代。2013年4月的汉诺威工业博览会上，德国正式提出了工业4.0——智能化时代。2015年5月，国务院正式印发《中国制造2025》，标志着中国全面部署推进实施制造强国的战略。

在新的时代浪潮下，人工智能与模式识别等技术飞速发展，智能移动机器人已经正式进入了工业自动化和人类日常生活等各个领域。移动机器人是一个集环境感知，动态决策，行为控制等多种功能于一体的综合系统^[1]。在生活服务领域，扫地机器人、救援机器人等带来了极大的便利；在工业生产中，自动导引运输车（Automated Guided Vehicle, AGV）^[2]大大提高了加工对象和产品的运输效率；在智能交通的发展前景下，无人驾驶技术发展快速，未来将为人类带来安全、舒适、高效的出行体验；在军事领域，军用机器人已基本具备侦察、运输甚至代替人类士兵执行相关作战任务的能力^[3]；在太空探索领域，“玉兔二号”月球车可以在月球复杂恶劣的环境下自动执行探测和避障任务，从而代替人类科学家进行各种科研活动。智能移动机器人正在向智能化、自主化的方向发展，将会对人类社会乃至自然产生更加深远的影响。

目前，智能移动机器人需要具备自主移动能力和对周围变化环境的适应能力，与此同时还应该具备与其他机器人或设备的通信交互能力，即自主性、适应性、交互性^[4]。自主性是指机器人不依赖外部控制，根据内部程序指令，自主地在对外部环境进行感知后执行相应的动作和任务。适应性是指，机器人应依靠其携带的传感设备对外部环境的变化如变道、障碍等做出合理的调整，正常完成工作任务。交互性是指，机器能与人类或者其他机器设备进行通信或交互，从而返回数据或者接收新的指令。对于智能移动机器人来说，实现智能化和自主化的前提和关键性技术在与定位和导航。

近年来，关于机器人定位导航技术得到了全世界各大科研机构的广泛研究，诞生了多种多样的解决办法。在众多的研究方法中，SLAM (Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图)算法成为了移动机器人定位、地图建立中最经典的一种方法^[5]。移动机器人的SLAM技术具有非常重要的理论意义与实际价值，可以提高移动机器人的自主性和适应性，在未知的复杂环境下进行自主定位和导航，是实现移动机器人智能化的关键步骤。

本研究的目的是利用相对简单的传感器和设备，在较低的计算资源下，基于ROS现有的SLAM算法，改进其不足之处，实现在简单室内环境下的定位和建图工作，并基于已获取的地图进行自主导航。本研究对于民用室内服务机器人、工业运输机器人的研发和生产具有一定的参考意义。

1.2、国内外研究现状

本研究主要研究对象为移动机器人的定位、建图和导航工作，该工作主要分为两方面：一方面是准确构建环境地图；另一方面是如何在先验地图的基础上进行路径规划，使机器人能到达指定的地点。

1.2.1、国外研究现状