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I.引言自主机器人在提高现代工业环境中的效率和生产率方面起着至关重要的作用。通过利用尖端的技术和人工智能，这些机器人可以精确和一致性执行任务，从而减少错误并最大程度地减少停机时间。他们自主驾驶复杂环境的能力使它们在优化工作流程和确保无缝操作方面的宝贵资产。随着数字化和行业4.0的兴起，自主机器人的整合将彻底改变我们对制造和物流的方式，为更敏捷和竞争性的工业景观铺平道路[1，3]。移动机器人技术是机器人技术和信息工程研究领域[4]。移动机器人可以由人类控制，也可以完全自动化自动导航其环境[5]。它们被广泛用于行业，商业，军事和安全等各个部门[6]。构建工作环境的地图并理解它对移动机器人确定其位置并确定障碍至关重要。映射是移动机器人对其环境建模的过程。使用创建的地图，他们可以自动导航，从而在搜索和救援和智能运输等领域启用应用程序。移动机器人同时执行映射和定位任务的性能称为SLAM（同时定位和映射）[7]。地图表示平均直方图值，每个节点指示机器人路径及其关联的传感器数据上的特定位置。Karto SLAM算法使用幽灵优化网络，增强Cholesky分解过程，并消除对解决稀疏系统的迭代方法的需求。添加新节点后，在考虑节点的空间约束时，地图重新计算和更新。Karto Slam在现实世界中表现出最小的不准确性（1.03厘米），使其成为移动机器人的首选选择[8，10]。它的效率在于其对不断变化的环境的无缝适应，将其确立为需要精确映射和本地化的任务的可靠解决方案。该算法在处理传感器噪声和不确定性方面的鲁棒性进一步巩固了其作为同时定位和映射的顶级选择的位置[11，14]。
移动机器人自主导航的研究...
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