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随着科技的不断进步,机器人技术也得到了长足的发展。移动机器人作为机器人家族的重要成员,正被广泛应用于工业和服务业,但在自主移动方面还面临着一些挑战。近年来,以传感器为引导的SLAM技术赋予了移动机器人感知周围环境的能力,这为机器人的自主导航奠定了基础。因此,本文在SLAM理论研究的基础上,搭建了一套激光雷达Graph-SLAM系统以解决机器人在陌生环境中的同时定位和地图构建问题,进而实现机器人自主导航。首先,进行了Graph-SLAM系统总体设计。从原理上分析了粒子滤波SLAM和Graph-SLAM在建模思想和环境适应性上的优劣后,决定采用更具优势的Graph-SLAM方法来构建系统,并实现了Graph-SLAM系统的分层和开发框架设计。其次,完成了Graph-SLAM系统前端的构建,并深入研究了系统后端的非线性优化理论以及回环检测方法。在完成图建模和激光雷达测量建模的前提下,重点分析了前端信息关联的策略,梳理信息处理流程后,给出了构建系统前端算法的逻辑伪代码。在马尔科夫假设的前提下,推导出系统的目标优化函数,并结合系统信息矩阵的稀疏特征,简化了求解过程。针对目前激光雷达回环检测的缺陷,提出了一种基于子地图与子地图匹配的闭环检测新方法。接着,研究了地图构建技术,完成了基于Graph-SLAM系统的机器人自主导航测试。分析了主流地图模型和建图方法后,提出以RRT算法为引导的主动建图方法来构建二维栅格地图;此外,为系统添加了全局路径规划算法和避障控制算法,并进行机器人自主导航的任务测试。最终的实验结果表明,所设计的激光雷达Graph-SLAM系统能够使机器人出色地完成陌生环境中的自主导航。最后,总结了全文的研究工作,并对未来可研究的方向进行了展望。