移动机器人CartographerSLAM建图改进研究主要针对现有CartographerSLAM系统在复杂环境下的建图精度、实时性和鲁棒性进行优化与提升。该研究通过改进传感器数据融合算法、优化后端优化策略以及引入深度学习等先进技术，旨在解决传统方法在动态环境、大尺度场景以及多传感器协同中的局限性。研究重点包括点云配准效率的提升、闭环检测的准确性增强以及系统计算资源的优化分配，从而为移动机器人在自动驾驶、室内导航和工业巡检等领域的应用提供更可靠的技术支持。