1、機(jī)器人導(dǎo)航是機(jī)器人領(lǐng)域的一項(xiàng)基本研究，其重要意義在于:在所處環(huán)境中自主移動的是很多種類機(jī)器人能夠完成其它復(fù)雜任務(wù)的前提。近幾十年來，隨著機(jī)器人技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，以及整個社會對服務(wù)機(jī)器人日益增長的使用需求，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都投入大量的資源對機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行了深入研究和應(yīng)用探索，使得室內(nèi)機(jī)器人的導(dǎo)航技術(shù)日趨成熟。室內(nèi)機(jī)器人的導(dǎo)航技術(shù)大體可分為三個發(fā)展階段:工業(yè)機(jī)器人階段，家庭服務(wù)機(jī)器人階段和公共服務(wù)機(jī)器人階段。公共服務(wù)領(lǐng)域場景相

2、比工廠場景和普通家庭場景更加復(fù)雜，這給現(xiàn)階段以適應(yīng)普通家庭環(huán)境為導(dǎo)向的室內(nèi)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)帶來新的問題和挑戰(zhàn)，這也是本文研究的大背景。
　　目前主流的室內(nèi)機(jī)器人導(dǎo)航框架主要包括三大技術(shù):地圖構(gòu)建，機(jī)器人定位和導(dǎo)航規(guī)劃。這些技術(shù)在家庭場景中均已經(jīng)得到長足的發(fā)展和進(jìn)步，但是將這些技術(shù)應(yīng)用到大規(guī)模復(fù)雜動態(tài)的公共服務(wù)場景時，卻面臨著一些工程方法和理論上的困難。針對這些問題，本文提出了一些提出了新的方法或技術(shù)改進(jìn)，具體的內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:

3、r>　　1.機(jī)器人導(dǎo)航需要有詳細(xì)的環(huán)境模型信息，因此適用于大規(guī)模環(huán)境的地圖構(gòu)建算法是機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的基礎(chǔ)工作。通常公共服務(wù)場景的面積遠(yuǎn)大于普通家庭環(huán)境，可以達(dá)到上萬平方米甚至更大的規(guī)?！，F(xiàn)有的地圖構(gòu)建算法在大規(guī)模場景地圖構(gòu)建問題中效率低下，需要耗費(fèi)大量的存儲資源。針對大規(guī)模的場景地圖構(gòu)建問題，本文提出一種基于四叉樹的高效地圖表示方法;并設(shè)計(jì)了一套應(yīng)用于四叉樹地圖的訪問碼機(jī)制，利用該機(jī)制能夠快速的訪問地圖節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù);最后提出了大規(guī)模環(huán)境下基

4、于四叉樹地圖表示的地圖構(gòu)建方法，實(shí)驗(yàn)表明基于四叉樹的SLAM方法能夠減少50％到70％的內(nèi)存消耗。
　　2.公共服務(wù)場景的環(huán)境十分復(fù)雜，具有高度的動態(tài)性，環(huán)境中通常存在密集且流動的人群。人群密集環(huán)境下的機(jī)器人導(dǎo)航依賴于穩(wěn)定的機(jī)器人定位模塊，但是復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的機(jī)器人定位十分困難。本文分析了動態(tài)環(huán)境下的機(jī)器人定位存在的問題及其原因，并設(shè)計(jì)了基于里程計(jì)標(biāo)定和環(huán)境自感知的定位改進(jìn)算法，極大地降低了錯誤觀察對機(jī)器人定位的影響，從而顯著提高

5、動態(tài)環(huán)境下機(jī)器人定位的魯棒性。
　　3.傳統(tǒng)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)缺乏對環(huán)境中行人因素的考慮，其導(dǎo)航表現(xiàn)并不能滿足公共服務(wù)領(lǐng)域場景下Human-aware導(dǎo)航的需求，與人類自身的導(dǎo)航行為相差甚遠(yuǎn)。針對當(dāng)前導(dǎo)航規(guī)劃算法在人機(jī)環(huán)境下存在的問題，本文利用激光傳感器對行人進(jìn)行識別和跟蹤，并對其運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測;進(jìn)而利用行人預(yù)測信息來改進(jìn)基于動態(tài)窗口的局部路徑規(guī)劃算法，提高機(jī)器人導(dǎo)航在人機(jī)交互方面的舒適性，自然性和交互性。
　　總而言