1. 论文针对煤矿井下非结构化特殊环境和LeGO-LOAM算法的不足，提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法，LeGO-LOAM-SM，利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块，使用ICP算法进行全局图优化，阐述了该算法的原理和实现步骤。
2. 开展了煤矿井下非结构化模拟环境实验，对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度，结果表明改进算法构建的地图更清晰，回环效果更好，整体一致性和局部精度表现更好，估计轨迹更平滑，平移旋转精度更高，能够实现更高精度的点云地图构建和位姿估计，适用于大场景的点云地图构建。
3. 针对点云地图无法满足煤矿机器人路径规划和导航需求的问题，研究了基于地面平面拟合去除地面点与SOR滤波器滤除离群点的动态降噪的3D和2D占据栅格地图构建方法，开展了煤矿井下模拟环境的试验，结果表明所构建的栅格地图可有效滤除动态障碍物，具有0.01m的建图精度，且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。
薛光辉1,2,3，李瑞雪1，张钲昊1，刘 爽1，魏金波1
1.中国矿业大学 (北京)机电与信息工程学院
2. 煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室
3. 中国矿业大学 (北京) 智慧矿山与机器人研究院
煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑，关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境，空间狭长局促，结构复杂多变，照明情况不均匀，对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状，针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足，利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块，且使用ICP算法进行全局图优化，提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法，阐述了该算法的原理和实现步骤；开展了煤矿井下模拟场景试验，对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度，试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好，估计轨迹更平滑、精确；结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法，试验验证了该方法所构建的栅格地图精度，结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度，且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。
薛光辉，男，博士，副教授。1999年获中国矿业大学学士学位，2003年获中国矿业大学（北京）硕士学位，2010年1月获中国矿业大学（北京）博士学位，2012年至2013年美国宾夕法尼亚州立大学帕克校区访问学者，工矿自动化编委委员，中国自动化学会、中国煤炭学会会员，教育部信息技术新工科产学研联盟机器人专委会、北京数字科普协会人工智能专委会、中国机械工业教育协会机器人工程专委会委员。
主要从事煤矿机器人、矿山设备自动化与智能化、设备状态监测与故障诊断、无线传感器及其网络等方面的理论和应用研究。
主持或参与国家863重点（大）项目2项、国家973重大项目1项、国家自然科学基金项目4项、博士点基金项目1项、教育部骨干教师资助基金项目1项和横向项目若干。发表学术论文70余篇，其中SCI/EI检索30余篇；出版专著1部，参编1部；获授权专利近40项。获教育部科学技术进步奖二等奖1项，中国煤炭工业协会一等奖1项、二等奖2项、三等奖1项，北京市高等教育教学成果奖二等奖1项，中国煤炭教育协会教学成果奖一等奖1项。
薛光辉，李瑞雪，张钲昊，等. 基于激光雷达的煤矿井底车场地图融合构建方法研究[J]. 煤炭科学技术，2023，51（8）：219−227.
XUE Guanghui，LI Ruixue，ZHANG Zhenghao，et al. Lidar based map construction fusion method for underground coal mine shaft bottom[J]. Coal Science and Technology，2023，51（8）：219−227.
END 责任编辑：周子博
设计排版：冯春晖
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