1、隨著機(jī)器人相關(guān)技術(shù)的不斷成熟和完善，機(jī)器人逐漸的走進(jìn)了我們的生產(chǎn)和生活中來。智能機(jī)器人在未知環(huán)境中進(jìn)行自主導(dǎo)航、編隊以及協(xié)作任務(wù)時，機(jī)器人需要獲取自身位姿和周圍環(huán)境信息，從而能夠?qū)崿F(xiàn)避障、路徑規(guī)劃以及編隊等。因此作為機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一的同時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)技術(shù)仍是當(dāng)今機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個重要內(nèi)容。
　　本文在研究多機(jī)器人系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合國

2、內(nèi)外多機(jī)器人SLAM的相關(guān)技術(shù)，以快速、高質(zhì)量的構(gòu)建環(huán)境地圖為目的，對多機(jī)器人SLAM理論進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括：⑴結(jié)合現(xiàn)有的實驗環(huán)境和機(jī)器人平臺，搭建了機(jī)器人位姿模型和環(huán)境特征提取模型。為防止環(huán)境數(shù)據(jù)的缺失，設(shè)計了基于路徑規(guī)劃的環(huán)境數(shù)據(jù)增補(bǔ)策略，通過獲取局部地圖的特征點，對特征點進(jìn)行分析和處理，得到局部地圖的剖分三角圖，通過對剖分三角圖進(jìn)行路徑點的選取，確定機(jī)器人環(huán)境探測路徑，采集不可見區(qū)域的數(shù)據(jù)。采用動態(tài)規(guī)劃目標(biāo)點和起始點的路徑以