随着物流行业自动化需求的提升，集装箱智能巡检机器人逐渐成为港口、仓储等场景的核心设备。作为机器人自主导航的关键技术，SLAM（同步定位与地图构建）算法的性能直接影响巡检效率和安全性。本文针对传统SLAM在集装箱复杂环境中的局限性，提出多层次的算法改进方案。

在传感器融合层面，采用激光雷达与视觉传感器的异构数据互补策略。通过建立基于卡尔曼滤波的融合框架，激光雷达的高精度测距数据与视觉的丰富纹理信息实现时空对齐，有效解决了集装箱堆叠场景下的特征缺失问题。实验数据显示，融合后的定位误差较单一传感器降低42%，特别是在低光照条件下仍能保持厘米级精度。

针对动态环境干扰，创新性地引入运动物体检测模块。通过改进的DBSCAN聚类算法，实时区分集装箱堆场中的固定结构与移动设备（如叉车、AGV等），并将动态物体信息从点云数据中剔除。这一改进使得地图更新频率提升至10Hz，同时将位姿估计的累积误差控制在0.3°/m以内。

在后端优化方面，提出基于图优化的分层闭环检测机制。第一层采用视觉词袋模型进行快速候选帧筛选，第二层通过点云ICP匹配实现精确定位。测试表明，该方案将闭环检测耗时从平均850ms缩短至210ms，且误匹配率下降67%。特别在重复纹理严重的集装箱阵列中，正确识别率仍达91%以上。

此外，针对金属环境导致的激光雷达多路径效应，开发了基于物理模型的回波信号校正算法。通过建立集装箱表面反射特性数据库，对原始点云进行反射强度补偿和噪点过滤，使建图清晰度提升35%。配合改进的八叉树地图表示方法，存储空间需求减少60%，满足长期巡检任务的数据管理需求。

实际应用验证显示，改进后的SLAM系统在40英尺标准集装箱堆场中，单次建图完整度达98.7%，重定位成功率为99.2%。未来将进一步探索深度学习在语义SLAM中的应用，使机器人具备集装箱编号识别、异常状态检测等高级功能，推动智能巡检向认知层级发展。