未知环境下移动机器人的同时定位与建图(Simultaneous Localization andMapping—SLAM)是自主探索领域的核心问题，自提出以来便受到了广泛关注，相关研究者也提出了多种解决方法。然而，在已有的多数方法中，机器人通常以随机方式或预先跟踪指定路径方式进行探索与建图，前者由于机器人运动的盲目性，导致建图效率低下，后者则在很大程度上与环境的未知性矛盾，因此两种方法对环境均不具备良好的适应性。另外，现有研究大多针对无障碍物的环境，对环境的描述过于简单，忽略了可能影响定位与建图结果的多种因素，因此不具有现实意义。　　 针对上述问题，本文面向二维未知环境，研究基于激光传感器的移动机器人主动同时定位与建图方法，具体研究内容包括：　　 1.针对以二维点特征为陆标的未知环境，以栅格地图建模环境，提出有效的主动同时定位与建图方法，综合考虑影响定位与建图的各种因素，解决现有SLAM算法因随机方式和预先指定路径方式进行定位与建图而导致的盲目、低效和建图不充分的缺点。　　 2.在上述工作的基础上，针对机器人可能陷入局部探索而不能有效地完成探索环境的问题，提出有效的改进策略，使机器人能够在保证定位与建图准确性的前提下，及时避开对局部区域的重复探索。　　 3.针对环境中的障碍物会较大程度上影响机器人对新增探索区域预判的问题，提出改进的方法，使机器人能够合理规划对新增区域的预判，从而实现具有实际应用意义的未知环境下机器人的探索与建图，发挥SLAM研究的真正价值。