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*通讯作者zihanli1997@gmail.com摘要：SLAM（同时本地化和映射）技术在机器人技术领域起着至关重要的作用，该领域通过实时定位，映射和路径计划实现了在不知名环境中机器人在不知名环境中的自主导航。本文首先介绍了SLAM技术的基本原理和工作流程，包括传感器数据融合，状态估计和地图构建。然后，通过比较和分析传统的栅格地图和视觉大满贯技术的地图构造方法，显示了不同地图表示的优点和缺点。最后，讨论了SLAM技术在物流，智能制造和其他领域的广泛应用，并将其未来的开发方向进行了研究。关键字：SLAM技术；地图构造；视觉大满贯；应用程序方案1。在迅速发展的机器人技术景观中，对自治的追求是至高无上的愿望。这项工作的核心是同时定位和映射（SLAM）技术，这是一个基石，旨在支撑即将来临的“机器人时代”的基础设施。本质上，SLAM体现了典型的过程，机器人在该过程中浏览了未知的领土，在实时实现了本地化，映射和路径计划。作为自动迁移率的症结，[1-4] SLAM解决了从点A点到B点引导机器人的复杂挑战，该任务是看似简单而又充满复杂性的任务。改善移动处理机器人应用的宽度和深度。2。在未知室内环境的范围内，SLAM成为创新的灯塔，使机器人能够构建周围环境的细致地图并自动导航。随着数十年来无情的研发，该行业为实现机器人的自主权奠定了一条途径，猛烈的技术处于最前沿，预示着自主移动机器人导航的新领域。目前，由SLAM Navigation技术支持的自动移动应用程序非常广泛，涵盖了许多领域，例如航空航天，军事，特殊运营，工业生产，智能运输，消费者娱乐等。[5]典型应用程序包括将SLAM自主导航技术应用于物流机器人，这可以确保机器人具有高度智能和强大的环境适应性，从而有效地提高了企业的物流效率并降低生产成本。SLAM导航具有强大的适应性，周围环境的变化对导航没有影响，[6]完全证明了车辆的灵活性和可扩展性，并且可以根据工作条件的要求来定制各种连接方案。SLAM技术完全依靠环境中的丰富自然特征来进行自主定位和导航。物流和仓储环境相对复杂，机器人需要完成更多工作，因此其位置信息将不断变化[7]。相关工作2.1 SLAM技术早期大满贯研究几乎全部使用LiDAR作为传感器，它具有高精度和相对成熟的解决方案的优势。SLAM技术可以完成机器人的自主定位，有效地跟踪和操作目标，实现自主路径计划和导航，自动避免障碍和其他操作，从而大大改善仓库系统的智能和自主权。[8]但是，缺点也很明显，例如昂贵，大容量，更少的信息
机器人导航和基于SLAM的地图构造...
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