同时定位与地图创建是指机器人在移动过程中根据传感器数据创建环境地图的同时进行自身位姿的估计。目前,很多同时定位与地图创建的研究都是在假设环境只包含有静态目标的前提下开展的。然而,当面对动态场景时,信息的不确定性以及移动目标的存在,给这些方法带来了很大的挑战。　　 针对这种情况,本文从信息不确性的描述和移动目标的检测出发,对动态场景下的同时定位与地图创建进行了研究。首先,采用外观模型来对感知信息进行描述;然后,结合物体的静态属性和动态属性,采用决策树的方法对物体的状态进行判别与分类,从而检测出场景中的移动目标;再然后,通过高斯混合模型对其中的静态场景进行描述,利用互相关的方法对机器人位姿进行估计;最后,采用占有栅格的描述方法创建与更新环境地图。本文的主要工作在于:　　 (1)采用混合高斯模型与外观模型相结合的层次表示方法对感知数据不确定性进行描述,减少了信息不确定性对机器人位姿估计的影响;　　 (2)结合物体的静态和动态属性,采用决策树的方法对物体的状态进行判别与分类,实现了场景中的移动目标的检测;　　 (3)将层次表示方法与移动目标检测方法相结合,实现了面向动态场景的同时定位与地图创建系统。　　 实验结果表明:本算法能够有效地描述感知信息的不确定性以及检测出场景中的移动目标,在动态场景下进行位姿估计与地图创建方面具有一定的可行性和有效性。