1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究背景及意义

随着人工智能技术的快速发展，移动机器人已经进入工业自动化和人类生活中的各个方面。机器人是现代人工智能和自动化技术高度发展和融合的体现，它涉及到控制工程技术、计算机技术、传感器技术、材料科学、机械制造工艺、信号处理等众多科学技术。它的出现是为了适应制造业规模化生产，解决单调、重复的体力劳动和提高生产质量而代替人工进行作业。为了进一步提高生产效率和方便人们的生活，对于移动机器人的自主性和适应环境的能力也提出了更高的要求。

对自主移动机器人而言，能够在各种复杂的环境下进行自主定位和导航是完成任务的前提。在作业过程中，移动机器人需要依靠各类传感器实现对自身位姿和外部环境信息的感知，即定位和建图过程，只有准确地知道自身和环境的信息，机器人才能够有效安全的完成任务。在实际过程中，环境地图和移动机器人自身的位置信息都是未知的，尤其是对于室内不能使用 gps 等外部直接定位方式进行自主位姿判断的情况下。当机器人处于未知的环境中，对自身位姿未知时，如何进行自定位和环境识别，即同时自定位和地图构建（simultaneous localization and mapping，slam）是一个关键问题。

2. 研究的基本内容与方案

本课题以室内环境下家居机器人的slam 问题作为研究对象，使用激光雷达作为外部传感器，与内部传感器相结合，在自主搭建的智能服务形机器人上进行研究与实验。slam问题主要可分为机器人的自定位和地图构建两个主要部分。主要涉及传感器的数据读取与转换、环境信息的表示、地图的构建、特征匹配与定位、定位滤波算法等多个关键问题。本设计将从理论推导、实物实验两个方面对所研究的问题进行验证、分析和说明。

实验研究的基本内容为：

（1）建立传感器模型，获取并处理传感器数据。重点是对激光雷达的数据进行获取和处理。

3. 研究计划与安排

3月3日—3月12日 上传开题报告

3月13日—3月22日 学习探究获取并处理传感器数据的方法

3月23日—3月29日 完成对数据提取和处理方法的实验验证

4. 参考文献（12篇以上）