1.一种基于占据栅格地图且结合imu的移动机器人定位方法，其特征在于，包括位姿推算、特征提取、数据融合以及icp匹配四个部分，其中，位姿推算基于imu所读出的三轴姿态角以及加速度，先通过滤波处理，然后去除零偏，积分得到航向角差；

特征提取基于激光雷达所读出的数据，将激光雷达所读出的一帧点云分成若干栅格，对每一格栅格中的点云求取质心，以质心点代表该栅格中的所有点云；

数据融合基于位姿推算得到的航向角差和位移差，将之转化为位姿变换矩阵T，以T为初值，将两帧栅格地图配准，建立非线性最小二乘模型，求解出最优姿态变换矩阵T1，再使用T1将两帧点云合并成一个micromap，如此重复，直至将五帧点云组成一个micromap；

icp匹配基于数据融合提供的micromap，通过两个micromap，得到位姿变换矩阵，从而求得当前点世界坐标；

具体包括以下步骤：

S1.读取imu的数据，对于角速度，只用到yaw角，读取出来的数据是一轴角速度，计算公式如下：W＝Wlast‑Wshift

其中，W为这一时刻所读入的角速度，Wshift为零偏，Wlast为上一时刻的角速度，计算航向角变化值所用的是龙格‑库塔法；

S2.读取imu在x，y轴方向加速度的分量，计为 据此可得x，y轴方向的位移量Δx,Δy，计算公式如下：S3.根据步骤S1和步骤S2获得的航向角差以及位移差，构建位姿变换矩阵T，公式如下：S4.读取激光雷达数据，读取到点云，对hk使用分辨率为0.1cm×0.1cm的栅格地图分割，再对每个栅格求取质心，以质心处的点代替该栅格内所有点，计算公式如下：其中，Pk是某一栅格中的所有点；

S5.建立非线性最小二乘模型，以步骤S3求得的位姿变换矩阵T位初始值，求得最优位姿变换矩阵T1，计算公式如下：其中，M(k)代表栅格k处的micromap的odd值；

S6.根据最优变换矩阵，将hk重新投影到micromap所在的局部坐标系中，并根据如下公式重新计算odd值，并将该值保存为micromap栅格地图格点的odd值，回至步骤S3，直至此micromap中加入了五帧点云；

其中，z代表观测值，odd(s)代表栅格k处原本的odd值，p(z|s＝0)代表栅格处实际上没有障碍物z的概率，p(z|s＝1)代表栅格处实际上有障碍物z的概率，odd(s|z)代表z发生的条件下s的状态；

S7.将当前时刻的micromap与上一帧micromap进行icp配准，得到位姿变换矩阵T2，假设上一帧micromap所在点的世界坐标位为(x,y)，可根据以下公式直接求得当前点世界坐标：其中，(xnow，ynow)为当前点的世界坐标。

2.根据权利要求1所述的基于占据栅格地图且结合imu的移动机器人定位方法，其特征在于，在求取当前点世界坐标，通过借助占据栅格地图以过滤掉移动物体。