智能服務機器人環境描述方法：拓撲-度量混合地圖

為了更好地表示環境模型，加入度量信息來補償拓撲信息，這樣的地圖表示方法既具有拓撲地圖的G效性，又具有度量地圖的一致性和準確性。混合地圖的應用 一般采用分層結構：先利用上層的拓撲地圖實現粗略的全局路徑規劃，然后利用底層的度量地圖實現準確的定位并優化生成的路徑。

混合地圖的思想Z早出現在20世紀70、80年代的文獻中，但直到Z近才引起了越來 越多研究者的注意，成為機器人領域的一個研究熱點。Z容易理解的混合地圖是由Kuipers 提出的[58,源頭可以追溯到他在20世紀70年代關于空間知識推理能力和認知地 圖的研究⁵9,空間知識在語義層(Spatial Semantic Hierarchy,SSH)中被表示，并且包含 拓撲地圖和度量地圖層。 SSH 是許多研究方向的基礎，如文獻[60]提到拓撲層中的節點 用不同的測量創建，每一個節點都有嵌入的度量信息。因此，度量地圖可以在拓撲地圖創 建完畢創建，到現在SSH 已經得到了不斷的改進和發展。

有的混合地圖采用小的特征地圖與簡單拓撲圖連接的方式，這種結構主要關心的是 特征地圖的大小方便、適中，拓撲圖僅起連接這些度量地圖的作用，并不對應環境結 構[61]。在此基礎上，有的研究者對拓撲圖進行了擴展，使其包含對應環境結構的節點，如 Tomatis 提出的拓撲節點對應房間或者走廊的通路，每一個房間有一個相關的度量地圖， 拓撲邊包含在兩個節點之間被探測到的路標信息[62。 Lisien 提出了一種面向 SLAM、導 航和探測的拓撲度量混合地圖-分層Atlas(the Hierarchical Atlas)[63,其中，拓撲圖基于 簡化的Voronoi 圖創建，拓撲圖的節點對應走廊的交叉口等地方，并且度量地圖采用特征 地圖。Yamauchi 提出了一種混合地圖，其中的拓撲圖較為復雜，節點并不對應環境結構， 而是指沒有被障礙物占有的空閑區域。