自主移動機器人即時定位與地圖構建環境表示方法

曾品善

摘 要 自主移動機器人即時定位與地圖構建（SLAM）問題是一個復雜的系統，其復雜性在于機器人需要利用各種量測數據來對自身狀態進行估計的同時還需要構建環境地圖。根據機器人所獲取的環境特征的不同，環境地圖的表示方法也有多種，本文主要介紹了SLAM問題中常用的三種環境表示方法。

關鍵詞 SLAM 環境地圖

中圖分類號：TP242文獻標識碼：A

傳統的定位和導航問題是依賴于已知的地圖，或利用GPS導航衛星獲得的衛星地圖來進行自身位置的確定和路徑規劃。而自主移動機器人即時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是將環境地圖作為估計和預測的一部分，在定位的同時進行環境地圖的構建。環境地圖的構建其實質是對環境特征提取后的存儲和表達，因此，從效率和可行性的角度考慮，一種好的環境地圖表示方法應滿足以下三個方面的要求：

（1）便于計算機的處理;

（2）容易加入新的信息以便地圖的更新;

（3）機器人可以依靠該地圖信息完成特定的任務，如導航、搜索等。

基于平面模型的環境地圖表示方法通常包括度量表示方法和拓撲結構表示方法。度量表示方法又進一步分為柵格地圖表示方法和幾何地圖表示方法。

在圖1中分別運用了SLAM環境地圖三種最常用的表示方法來對圖1（a）房屋平面圖進行描述。下面依次對這三種方法進行介紹。

1柵格地圖

圖1（b）為柵格地圖示意圖。柵格地圖是一種度量表示方法，最早是由Elfes和Moravec等人提出的。其主要思想是將平面環境地圖均勻劃分為若干大小固定的柵格，每個柵格除了記錄自身的位置參數外，還通過一個數值在[0，1]區間內的參數p來表示柵格被環境物體占用的概率。當自主移動機器人通過傳感器得到環境特征信息后，即對柵格概率進行估計，最簡單的方式是采用二進制0—1兩種狀態，用0表示該柵格未被占用，用1表示該柵格已被占用。這使得柵格地圖創建和維護起來較容易，對環境信息的呈現也比較完整，因此，柵格地圖可以較為方便地實現自主移動機器人的定位與路徑規劃，在機器人系統中取得了較為成功的應用。但是，為了更加精確表示環境地圖特征，柵格地圖需要減小柵格單元的尺寸來提高其分辨率，從而提升環境信息描述的精度，這就增加了柵格地圖存儲的空間復雜度和運算的時間復雜度，無法滿足計算的實時性要求。所以傳統的柵格地圖不適用于大規模環境建圖。

2幾何地圖

圖1（c）為幾何地圖示意圖。幾何地圖是利用一定的幾何模型來近似環境中的特征信息。自主移動機器人通過感知周圍環境信息，將其抽象為不同的幾何特征，利用點、線、圓和多邊形等幾何形狀來描述環境。幾何地圖只選擇對環境特征有用的幾何模型進行描述，是一種稀疏的環境描述，所以不對沒有特征的環境空間進行描述，從而減少了計算量，并且能夠獲得較高的地圖精度。但是，對于復雜不規則的環境，環境特征可能是任意形狀的，系統很難用幾何模型來進行表示，另外系統對感知信息的處理易受噪聲的干擾，從而導致幾何地圖的構建變得十分困難。由于室內環境具有高度結構化的特點，非常易于用幾何模型來擬合室內的房間、走廊、門、墻角等，所以室內環境下自主移動機器人的地圖構建多采用幾何地圖。

3拓撲地圖

圖1（d）為拓撲地圖示意圖。拓撲地圖是將環境特征用拓撲結構來表示，是一種緊湊的地圖描述方法。在拓撲地圖中，環境中的一個特征狀態被抽象為節點，節點與節點之間相連接的邊用來表示特征之間的連通關系。因此，相對于幾何地圖來說，拓撲地圖是一種更高層次的抽象。由于拓撲地圖不需要記錄特征的精確位置，因而只需占用較少的存儲空間，這非常有利于大范圍環境創建地圖，并且拓撲結構的高抽象度也易于自主移動機器人快速實現路徑規劃。然而，在非結構化環境下，由于環境特征的相互關系變得復雜，導致拓撲地圖建圖難度增加。另外，拓撲地圖無法給出節點的精確定位，致使如果在環境中遇到兩個很相似的地方，系統很難判斷它們是否為同一個環境特征。

參考文獻

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