#1 楼
我认为您误会了里程碑。对于机器人可以识别并用作地图一部分的任何事物，它是一个通用的通用术语。特别是，“地标”对于基于特征的SLAM算法（例如基于EKF的猛击）很重要。您使用的“地标”取决于机器人可以使用的传感器。由于您未指定任何感应，因此我们假设机器人知道何时撞到了机器人。目的。然后，任何“地标”就是机器人碰到任何东西的时候。如果使用笔和纸进行此操作，则只要在碰到某物时四处走动并放一个X，然后继续走开就可以了。随着时间到无穷远，只要所有物体都是静态的，您就可以得到一个合理的地图，以了解对象边界的位置以及对象的形状是什么。只是一个位图，每个像素为0或1，具体取决于它在该空间中是否有对象。缩放取决于应用程序。
我建议对这些主题进行更多研究：
占用网格表示形式
基于功能的映射
评论
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感谢您提供的帮助和信息。我还是很困惑。我可以在上述示例中将墙壁视为地标吗？我仍然很困惑，因为我看过一些视频，其中有一些白色圆圈，机器人可以识别这些圆圈以确定其位置。白色圆圈和墙壁之间有什么区别？
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– Croco
13-10-29在3:11
$ \ begingroup $
我不知道您指的是什么视频。但是白色圆圈是地标，墙壁只是上面带有地标的墙壁。考虑一下“标记”一词，这并不意味着什么特别，任何东西都可以成为“标记”：门把手标记一扇门，X标记该点，等等。它们可以是拐角（易于通过激光识别）或色斑（易于通过相机识别）。地标一词很灵活，由算法设计者确定。
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–乔什·范德·胡克（Josh Vander Hook）
2014年1月31日17:05
#2 楼
我认为有必要定义一个真正的地标。另一个答案只是将它们定义为标记，并给出了一些示例。以下是一些更为正式和独特的内容：地标是可以轻松地重新观察并与环境区分开的特征。机器人使用它们来找出它的位置（以对其进行本地化）。
标记应该易于重新观察。各个地标应相互区分。地标在环境中应足够丰富。地标应该是固定的。
例如，这将排除用作地标的简单像素，因为在现实世界中，它对应于一个对象，该对象将根据距离变成或多或少的像素。因为我们仅依赖于找到某种颜色的闭合形状（再次具有一定的阈值，因为颜色取决于加亮条件和角度而变化），所以斑点更适合。在现实世界中，斑点是例如贴在墙上的橙色贴纸。
#3 楼
我刚刚发布了一个类似的问题，试图找到一篇比同事记得的论文（ICRA？2011？不是Mudd和Foxe的论文）。我第二个@JustSomeHelp-他们需要区分。因此，仅碰撞传感器将无济于事，因为您基本上会拥有（以幼稚的形式），这是一个不断变化的地标。很显然，直线假设非常有用-有99篇论文可以解决这个问题。但是，我还没有找到一种规范的方法来实现它
Z。 J.Butler，A.A.Rizzi和R.L.Hollis。基于接触式传感器的直线环境覆盖范围。在过程中。 IEEE国际研讨会上有关智能控制的内容，1999年。
评论
$ \ begingroup $
如前所述，这仅适用于静态环境。
$ \ endgroup $
–乔什·范德·胡克（Josh Vander Hook）
15年1月30日在18:47
评论
您真的需要本地化和映射吗？您问题的答案取决于您使用的传感器。就像乔希（Josh）所说的那样，对占用地图和基于特征的地图做更多的研究。现在，让我们假设您有一个LRF模块。然后是问题的答案：“是否可以为2D机器人构建没有地标的地图？”是“是”。