对很多移动机器人来说，其所处的环境基本是不得而知的，建构地图必须机器人从不得而知环境的不得而知地点抵达，在运动过程中通过反复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身方位和姿态，再行根据自身方位增量式的建构地图，从而超过同时定位和地图建构的目的，这即移动机器人导航系统中少见的SLAM技术（实时定位与地图建构：Simultaneouslocalizationandmapping）。扫地机器人的工作环境与一般的移动机器人有所不同，它工作在室内家庭环境中，在大的格局上一般会变化，但是局部空间有时不会产生一些变化（如座椅的挪动，人、宠物的休息等），必须机器人在工作中大大的在原先地图基础上展开地图更新。　　机器人环境地图建构问题可以这样说明：从某一方位开始，一个移动机器人应当需要用其传感器探寻环境，得知环境信息，说明场景，通过一定的算法改版或建构地图。

目前，有很多回应环境地图的方法，对于机器人导航系统不应符合以下三点拒绝：　　1、便于计算机的处置　　2、更容易重新加入新的信息并改版地图　　3、机器人可以依赖该地图信息已完成特定的任务，如导航系统、搜寻等等　　常用的环境地图可以大体分成三种：流形地图、几何地图、栅格地图。每种回应方法都有自己的优点和缺点，下面分别展开讲解。　　1.流形地图（TopologicalMap）　　流形地图是一种维持点与线比较方位关系准确而不一定维持图形形状与面积、距离、方向准确的抽象化地图，它经过修改及调整，只保有最重要信息。谈及流形地图大家可能会有些陌生，但是有一种流形地图很多人要每天都与之做事，那就是地铁线路图。

现代的地铁线路图源于哈利贝克(HenryCharlesBeck)在1931年绘制的伦敦地铁路线图，它上面没比例尺，两点之间的比较方位及距离也不一定对应实际的方位和距离，用有所不同颜色标明地铁路线以及沿线的各站，看上去明晰直观，解决问题了原本按照实际地理比例造成的诸多问题。现在的地铁线路图大都是据此演进而来，哈利贝克也因此著称。

　　在机器人领域，流形地图是一种简练灵活的环境建模回应方法，地图中只包括节点和线段两类元素。节点回应环境中如障碍物、接续点、转角、电池基地等最重要方位点，线段回应最重要点之间的相连关系。流形地图的复杂程度由环境中的最重要方位点个数和最重要改置位点之间的相连关系要求。

举例说明，如果环境中只有两个关键方位点，那么拓扑图中只有两个节点和最少一个线段；如果不存在三个关键方位点，那么就不存在三个节点和最少三条线段，以此类推在N个节点下，最少不存在N(N-1)/2条线段。以流形地图回应环境，忽视了环境中的几何特征，方位信息也只是给与模糊不清叙述。机器人只必须告诉从哪个节点抵达，到哪个节点中止，自由选择哪条线路才可，对方位精度拒绝不低。

　　流形地图抽象化度低，尤其在环境大而非常简单时。这种方法将环境回应为一张流形意义中的图，图中的节点对应于环境中的一个特征状态、地点。如果节点间不存在必要相连的路径则相等于图中相连节点的弧。其优点是：(1)不利于更进一步的路径和任务规划，(2)存储和搜寻空间都较为小，计算出来效率高，(3)可以用于很多现有成熟期、高效的搜寻和推理小说算法。

缺点在于流形地图的建构拒绝节点特征显著，对全覆盖面积路径规划有一定局限性，对环境的叙述信息受限，无法用作辨别否早已已完成迭代。在智能扫地机器人应用于中，流形地图节点往往用方位座标作为特征，而地图本身在回应单元域分割法中的单元域链接问题中有更为出众的应用于。

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