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文献综述
1 、研究背景和意义我国制造行业的不断发展，使基于高新技术的自动化产业逐步取代传统的低端制造业，由于现代社会对生产效率提高的需要和人们对智能生活方式的向往，移动机器人技术得到了发展，并广泛应用于生产和生活。
移动机器人的控制需要计算机控制系统、传感器、定位系统、路径跟踪规划[1]，从20世纪80年代概率理论的广泛应用开始，SLAM的发展也进入了快车道，概率方法和SLAM的结合取得了很大突破，出现了以卡尔曼滤波、粒子滤波、最大似然估计为基础的研究方法[2]。
目前，人们对于移动机器人功能的要求越来越高，希望移动机器人能完成室内生活场景下的特定任务，为人们服务。
移动机器人在室内的应用有扫地机器人、交互机器人等，因而室内场景下的定位与建图技术得到了发展。
基于激光的SLAM算法在静态小场景下更能发挥其稳定性，有着稳定的测距性能，受光照强度的影响较小，操作简单，但同时存在地图缺乏语义信息、激光雷达的长时间旋转扫描会对内部机械结构产生损坏，移动机器人在环境中的测距工作会因为震动产生误差、激光雷达成本较高等问题。
为了解决这些问题，于是产生了基于视觉的SLAM算法。
视觉SLAM在纹理细节丰富的环境中可以快速地识别环境中的纹理信息，能够应对复杂多变的动态环境，并且结构较为简单，成本较低。
2、国内外研究现状及发展分析Smith等[3]最早提出SLAM的概念，定位与建图是SLAM算法要解决的问题。
当移动机器人处于未知环境中时，要依靠自身搭载的传感器采集得到距离、图像等环境信息，对自身位姿进行估计，同时建立环境地图。
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