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近年来我国的视力障碍者数目不断增长,因此,研发出一款能够辅助视力障碍者行走的工具——导盲机器人是非常必要且迫切的。导盲机器人要实现在环境中自主运行,一个不容忽视的前提就是建立环境地图,并且能够随时在环境中完成自定位,也就是实时定位与地图创建,本文的研究重点就是围绕这个内容展开的。本论文中以实验室的Turtlebot2为基础,研发了一种在ROS操作系统下,以无线手柄控制运行,以激光测距仪进行环境探测的导盲机器人实验样机。研究内容包括导盲机器人实验样机的搭建,导盲机器人系统模型的构建,导盲机器人SLAM算法研究与MATALB实验仿真,导盲机器人真实环境中实验及分析。首先,本文完成了导盲机器人样机的搭建,将实验室turtlebot2机器人上的Kinect视觉传感器更换为激光测距仪,作为机器人的外部观测传感器,同时将双模无线震动力反馈手柄与机器人连接,控制机器人的运行。与此同时,在ROS下,建立激光测距仪和手柄的通讯节点,使得导盲机器人的各个节点间能够相互通信。其次,对导盲机器人样机和SLAM问题的基本思想进行研究分析,建立导盲机器人运动模型、观测模型、地图模型等,其中,为简化计算,导盲机器人在行走过程中采用的是直线型运动方式。然后,对导盲机器人实时定位与地图创建的算法进行研究,在卡尔曼滤波和粒子滤波算法的理论基础上,依据文中建立的SLAM过程中的系统模型,采用基于扩展卡尔曼滤波的EKF-SLAM算法和基于粒子滤波的FastSLAM算法,并利用MATLAB仿真软件,创建导盲机器人运行的仿真环境,分别进行EKF-SLAM实验仿真和FastSLAM实验仿真,分析导盲机器人X方向,Y方向和航向角的位置误差,实验仿真及对比结果显示在各项参数基本相同的情况下,FastSLAM算法比EKF-SLAM算法的累积误差要小。最后,本文利用自主搭建的导盲机器人实验平台,在三个真实环境中,构建真实环境的二维地图,分析实验中出现的问题,可以得出在创建地图的过程中,地图的质量与机器人车体的稳定性、机器人行走过程中打滑和环境的复杂程度有关。