在中国，随着人口红利的减少，人工成本的增加，许多工厂和企业开始部署机器换人和自动化升级改造项目，因此机器人在制造业和工业领域被大批量应用。相比于工业机器人，服务型移动机器人具有更广泛的应用前景和更强的适应性，能够代替人类从事很多日常工作，如送餐机器人，医疗机器人等。即时定位和地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）为服务型机器人在日常工作和人机交互的提供最基本的条件。2D和3D地图可以提高机器人的机动性和环境感知能力。

针对上述描述，我们提出了一种基于自主移动机器人构建2D和3D地图的方法。首先，我们实验室自主开发了一套基于全向轮的自主移动机器人，如图（1）所示；其次，利用机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）和Rao-Blackwellized particle filters (RBPF) 算法构建2D 地图，如图（2）所示；然后利用蒙特卡罗为机器人和kinect相机提供位姿，构建3D点云地图，如图（3）所示，最后，将3D点云地图转换成 OctoMap，如图（4）所示，为机器人在3D环境下导航提供了基础条件。

图 1 移动机器人

图 2 2D地图

图3 3D地图

图4 3D OctoMap

论文：

Sibo Huang, Chong Li, Zhaoquan Cai, Guijie Zhu, Li Yao, and Zhun Fan*, (2019,July). Synchronized 2D SLAM and 3D Mapping Based on Three Wheels Omni-directional Mobile Robot. CYBER 2019. (Accepted)【Download PDF】