1.一种室内环境地图创建的闭环校正方法，其特征在于，包括：步骤1获取环境信息，标记机器人的初始位姿信息；

步骤2机器人行走距离超过规定范围后记录机器人的实时位姿信息，采用Gmapping算法根据所述初始位姿信息和所述实时位姿信息生成环境地图；

步骤3检测所述环境地图是否出现闭环，若是，则继续执行以下步骤，若不是，则重复执行步骤2；

步骤4采用状态估计算法重新估计机器人的所述实时位姿信息，并更新所述实时位姿信息生成校正地图；

所述环境信息由里程计和激光传感器获取；

所述激光传感器为RPLidar激光雷达。

2.如权利要求1所述的室内环境地图创建的闭环校正方法，其特征在于：所述步骤3检测是否出现闭环通过场景标定实现。

3.如权利要求1所述的室内环境地图创建的闭环校正方法，其特征在于：所述步骤2还包括记录多个机器人的所述实时位姿信息生成机器人的状态向量。

4.如权利要求3所述的室内环境地图创建的闭环校正方法，其特征在于：所述步骤4采用状态估计算法进行闭环校正，具体包括：首先通过状态转移矩阵计算上一时刻的状态向量和输入对当前时刻状态的影响，得到当前时刻的状态预测值；以及通过状态转移矩和上一时刻的协方差矩阵值以及状态噪声协方差矩阵得到协方差矩阵的预测值；

再通过状态方程和观测方程实现观测向量的更新，根据实际观测值和当前时刻的状态预测值计算新息；所述状态转移矩阵当前时刻的状态预测值计算新息；以及，通过状态转移矩阵计算协方差矩阵预测值和观测误差的协方差矩阵，得到新息的协方差矩阵；

通过状态转移矩阵计算当前时刻的协方差矩阵预测值，并计算新息的协方差矩阵的逆矩阵，得到滤波器增益；通过上一时刻的状态向量结合滤波器增益和新息计算出当前时刻的状态状态向量；以及根据上一时刻的协方差矩阵值和增益计算出当前时刻的协方差矩阵值；

更新所述状态向量和所述协方差矩阵；

根据更新所得的所述状态向量生成所述校正地图。

5.如权利要求1-4任意一项所述的室内环境地图创建的闭环校正方法，其特征在于：所述Gmapping算法和所述状态估计算法在安装有ROS的Linux系统下并发执行。