栅格地图是将实际环境分割成离散化的栅格，利用每一个栅格中物体所占概率来存储环境信息。计算出的概率越大，说明栅格表示区域中有物体的几率越大。栅格地图比较容易创建，还可以对未知区域进行建模。其主要的缺点就是需要对每个矩阵单元进行存储而不预先分辨环境细节特征，导致所需求的信息存储空间逐步增长，而这是无人机所搭载的CPU有限的处理能力所不允许的且不能满足较好的实时性。

特征地图利用搭载的传感器获取环境特征，从中提取出点、线、圆弧等几何信息来构建地图轮廓和描绘细节特征。对于无人机所面临的室内环境而言，特征地图能够比较精确的表示环境信息尤其是障碍物边缘。可以融合多种传感器的数据进行使用，因为特征地图存储环境主要信息所获得的信息量较小，适合设计匹配算法并搭载在无人机上实时地进行姿态调整和方便规划路径。

因为室内环境通过激光扫描仪获得的数据主要是由点、线构成的几何特征，并基于算法简单、信息量小、实时性好等特点，本文基于激光扫描仪的局部地图创建选择特征地图来表示。

3。3。2  线性特征的提取

 通过激光扫描仪模型可以了解到，所采集的数据均为离散的点集而非线段组成的特征地图，所以必须要进行滤波降噪后对线段进行提取，保证地图最终是以较为完整的线段组成的。地图创建的流程图如下： 

                        图3。6  局部创建地图的流程

（1）激光扫描仪的数据采集

    根据3。2。4章节的介绍可以知道扫描以获取的数据代表其与障碍物的直线距离，相应的每个采样点的极坐标角度值用弧度表示为。转化为直角坐标系则为，。

（2）中值滤波

扫描仪在数据采集的过程中，难免会受到各种噪声和扫描仪本身的测量精度的影响，在构建局部地图时会产生噪点从而影响定位算法的准确性。噪点产生的原因可能是移动的物体、超距离测量点（超出最大测量值范围或激光透过透明物体时）、混合像素点[20]（激光束穿过多个物体时造成扫描点断续产生边缘效应）等造成的。本文采取基于排序理论的中值滤波算法进行噪声滤波。通过设置中值滤波范围区间，利用冒泡法对区间内数据按大小排列，把序列的中间值作为该区域的数据结果，以消除渐变信号的脉冲干扰，达到了平滑线段的目的。

（3）区域分割

图3。7  区域分割形成点簇

当无人机处于的室内环境中，通过扫描仪获得的数据大都是离散的点簇。为了对周围环境物体识别，需要对测量数据点进行分类以区别不同的几何特征以及所属于不同的障碍物对象，将地图中不连续的特征点分离。对于扫描一轮所获得的1081个数据点进行处理前，按照相邻两个数据点之间的距离将其分割成不同的区域，比较相邻数据点的距离差和某一给定阈值大小。当相邻两个扫描点的距离差大于该阈值时，认为此两个扫描点是不同的障碍物的激光反射部分，而分割开的两点分别属于上个区域的终点和下个区域的起点，依次查询遍历所有数据。

数据扫描点的分布是不均匀的，离激光扫描仪越近数据点越密集，反之越稀疏和离散。同样扫描精度下，两次数据点的间距会因为测量物离扫描仪越远而越大。所以，设

计比例系数来调节阈值大小，有助于提高分个区域和实际环境的一致性。

本文的分割条件函数描述如下：

其中表示两次相邻数据点间距，D表示设定阈值，K表示比例系数（可取1,2,3。。。整数），表示扫描仪分辨率。