封闭环境中的回环闭合检测

低成本机器人，如吸尘器或割草机，采用简化且常为随机的导航策略。尽管存在大量复杂的建图与规划方法，它们需要额外传感器如 LIDAR 传感器、相机或飞行时间传感器。本工作中，我们提出一种仅基于里程计数据的回环闭合检测方法，该数据可利用低量程或二值信号传感器配合简单沿墙跟随技术生成。我们展示了如何将检测到的回环闭合约束纳入位姿图表述，从而可使用标准位姿图优化技术进行地图估计。我们在复杂且真实的环境中，利用仿真与一台真实割草机评估了我们的地图估计与回环闭合方法。我们的结果表明，我们的方法仅基于里程计数据即可生成准确的地图估计。我们进一步表明，关于位姿图中相邻位姿判别性本质的假设是可靠的，即便在较大里程计噪声下亦然。这些改进的地图估计为低成本机器人中的智能导航策略提供了基础，并扩展了其在真实环境中面向目标导向行为（如拾取放置或完整覆盖路径规划）的能力。