针对室内环境高层环境普遍表现出的结构特征以及不同高度特征的差异性,将元胞自动机(Cellular Automata,CA)引入到传统SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法,提出基于CA的分层SLAM算法。算法在上层建立"SLAM-CA增强-重定位"的循环机制,同时对动态障碍层的构图进行CA增强作用,实验表明,CA机制强化环境特征,提高地图与真实场景的一致性,从而提高位姿估计准确度,分层操作削弱移动物体对地图和定位的影响,有效减少动态层对定位的影响,提高定位精度和路径规划准确性。
