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随着社会信息化程度的提高,机器人技术的不断发展,机器人的应用领域也越来越广泛,同时人们对生活质量的要求不断提高,家居机器人也将逐步走入普通家庭,要使其能够真正地投入使用,需要实现自主导航能力,而家居机器人构建环境地图则是实现导航的前提。因此文章主要基于家居机器人的室内环境监测与地图构建进行研究。首先,文章进行了家居机器人的室内环境监测系统设计,运用高性能处理器构建了家居机器人的环境监测系统,实时监测室内环境中温度、湿度、一氧化碳、二氧化碳四大环境要素变化,预防火灾、气体泄漏等事故的发生,经测试,该系统性能良好,满足基本应用要求。其次,对基于激光测距仪的家居机器人的地图构建进行研究,介绍了基于激光测距仪的家居机器人SLAM (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)过程,运用“分合”方法与步骤创建局部地图,主要通过离散点分块、线段提取,线段拟合几个步骤的来完成。在离散点分块过程中,采用动态阈值的方法进行离散点分块,取得很好的效果。之后文章采用扩展卡尔曼滤波算法实现机器人的自定位,机器人经过自定位后获得了更为准确的局部地图,在比较局部地图与全局地图的关联(相关)线段过程中,加入设定线段区域范围方法,提高关联(相关)线段的比较速度,加快局部地图与全局地图的融合,快速建立起全局地图。最后,文章对基于超声波传感器的家居机器人的定位进行研究,地图构建研究过程需要更多外部传感器的加入,如超声波传感器等。为了体现真实环境,文章着重在之前创建的全局地图中对家居机器人的定位算法作了相关分析与研究,之后利用自建的全局地图对基于超声波传感器的家居机器人定位进行实验。实验表明:使用成本较低的超声波传感器及改进蒙特卡罗算法的家居机器人有着较好的定位效果,能够满足实用要求。