文献综述（或调研报告）：
国内研究状况：
近些年来，移动机器人的研究一直是高校和企业的研究热点，国家863智能机器人组把智能移动机器人的研究作为今后发展的主要方向[9]。
2003年中科院自动化所研制的智能移动机器人CASIA-I[13]，可广泛应用于医院、图书馆、展览馆等公共场合的服务、展示、作业及个人家庭服务等诸多方面；2011年7月14日，由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，并取得圆满成功。创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着我国在地面无人复杂环境识别、行为决策和控制等技术方面取得了新的突破[14]。2012年10月，从国家自然科学基金委员会举办的发布会上获悉，中国自主研发的无人驾驶汽车2014年将进行从北京至天津的行驶测试，2015年将测试从北京行驶至深圳。
2006年开始的全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛将自主运动小车的研究推向了高潮，越来越多的高校都投入到了智能车的研究当中，如激光小车、红外小车、电磁小车、摄像头小车及两轮自平衡小车等。
真正能够实现自主定位与导航的移动机器人还比较少，在移动机器人的导航方面，工业中主要以自主巡线方式为主。有基于电磁或激光的AGV小车，这种导航方式实现起来简单且稳定；在汽车生产线上代替人工作的AGV小车如下图所示。
图1汽车生产线上的AGV 图2 潜伏式AGV
在SLAM理论提出后的近十年里，主要是基于卡尔曼滤波的算法框架研究，有基于视觉的机器人同时定位与建图算法的研究，也有基于激光雷达测距传感器的移动机器人定位与地图构建研究，但大多以理论研究为主，实际应用也多局限于室内或小规模的室外环境。当机器人处在大规模、不规则的环境时，一般的SLAM算法很难满足要求，这对SLAM算法的性能和实用性提出了更高的要求。
国外研究状况：
