1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 项目背景

在自主移动机器人的研究中，自主导航是其中一个相当重要的研究方向，而自主导航就是我们希望机器人能够自主的从一个位置移动到另外一个位置。而自主移动机器人的导航问题可以由以下四个问题组成：“我在什么位置？”，“周围的环境是什么样子？”，“我要去哪里？”，“我如何去达目标位置？”。第一个问题描述了机器人的位置，即自我定位问题。第二个问题描述了机器人的周围环境的问题，即精确构建环境地图。第三个问题描述了机器人的任务目标，即目标问题。第四个问题描述了机器人如何达到目标，即路径规划问题。而在这四个关键问题中，自主定位和地图构建问题是后面任务下达以及路径规划问题解决的前提。当移动机器人无法确定自身定位和环境地图的情况下，就无法完成后续的任务下达及路径规划任务。若定位和地图构建出现误差或者错误，则移动机器人的自主导航就会出现问题，并且无法正确并准确的完成任务。如果在室外开阔地带，可以使用全球定位系统（global positioning system，gps）获取位置并进行导航，但若是在室内或者海底以及外星球时，gps就无法完成定位任务。在这种情况下，就需要机器人能够在没有先验信息的情况下，只根据自身携带的传感器就能够确定自身的位置。而机器人在定位的过程中需要针对于地图来确定位置，而环境地图的获取又需要机器人的准确定位，所以定位和构建地图这两个问题是相辅相成，互为支柱的。当这两个问题合二为一时，那就是即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，slam）问题。

slam是一种搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境模型、同时估计自己的运动。自主移动机器人在室内环境，水下探测，航天探索等领域发挥着重要的作用，而slam问题作为其中的核心，具有重要的理论意义和现实价值。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究目标

本项目基于 2d激光雷达完成slam程序设计，即通过激光雷达获取环境信息并进行解析，再将解析后的雷达数据帧作为输入，发布到机器人操作系统（robot operating system）中，ros中的视觉里程计（visual odometry，vo）线程程序接收发布在ros系统中的雷达信息，并完成连续雷达帧的运动解析，完成激光雷达的定位，并生成环境地图，并通过闭环检测，后端优化等修正定位和环境地图构建中的误差，最终较好的实现利用2d激光雷达生成室内地图的功能。

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1] giorgio grisetti, cyrill stachniss, and wolfram burgard. improvinggrid-based slam with rao-blackwellized particle filters by adaptive proposalsand selective resampling, in proc. of the ieee international conference onrobotics and automation (icra),

[2] giorgio grisetti, cyrill stachniss, and wolfram burgard. improvedtechniques for grid mapping with rao-blackwellized particle filters, ieeetransactions on robotics, volume 23, pages 34-46, 2007

[3] j. m. santos, d. portugal and r. p. rocha, "an evaluation of 2dslam techniques available in robot operating system," 2013 ieeeinternational symposium on safety, security, and rescue robotics (ssrr),linkoping, 2013, pp. 1-6.