基于Fast-SLAM的室内机器人建图精度优化方法

本发明提供了一种基于Fast‑SLAM的室内机器人建图精度优化方法，涉及移动机器人自主定位与建图技术领域。该方法在前端里程计模块中，基于范围流模型构建激光点云帧间的运动约束关系，并引入自适应迭代加权最小二乘法，显著改善位姿推断性能与响应速率。在状态估计模块中，采用基于测量残差的自适应估计卡尔曼滤波器，根据测量残差动态调整测量噪声协方差，从而增强系统在复杂环境下的适应性与稳定性。在后端粒子滤波模块中，结合极大似然估计与梯度搜索的位姿优化方法，有效降低重采样误差并提高建图效率。该算法框架具备良好的通用性和可扩展性，适用于多类移动机器人平台的自主导航任务，尤其适合在结构复杂或无外部定位信号支持的环境中应用。