摘要： 随着矿井自动化水平不断提高,机器人在井下环境中的定位问题变得尤为重要。提出了一种基于同步 定位与地图构建技术的矿井移动机器人定位算法。该算法利用激光雷达(LiDAR)数据和惯性测量单元(IMU)数据进 行融合,实现了在GPS 无法使用的井下环境中对移动机器人进行精确定位和状态估计。首先分析了井下环境特点, 包括半结构化或非结构化的空间特征,以及传统定位系统如GPS 在该类场景中应用的局限性;然后通过前端迭代卡 尔曼滤波和后端位姿图优化,以提高算法定位的准确性和鲁棒性;最后,在自采数据集上验证了该算法的性能。试验 结果表明:与现有的激光SLAM 算法相比,所提算法在井下这类特殊的非结构环境中,定位精度更高,对于确保井下机 器人安全高效运行具有一定的参考意义。

关键词: 矿井移动机器人　SLAM　激光雷达　惯性导航　卡尔曼滤波