机器人因其具有灵活性、提高生产率、改进产品质量、改善劳动条件等优点而得到广泛发展和应用。随着机器人发展到第三代的现代智能机器人,为了进一步增强机器人的独立性,人们对机器人的灵活性及智能提出更高的要求,要求机器人能够在一定范围内自主运动,完成特定的任务,增强机器人对环境的适应能力。其中,同步定位与建图问题成为自主移动机器人的研究热点。首先,本文提出采用基于遗传算法的扫描匹配方法进行定位。该算法模拟自然界物竞天择的原理,先对搜索空间内的转换参数进行二进制编码得到染色体,并生成初始种群;然后,计算种群内各染色体的适应度值,经由选择算子、交叉算子、变异算子等遗传操作生成新一代的种群;最后,判断是否满足最优条件,如果满足则找出种群内适应值最高的染色体,解码得到最优解。其次,本文提出遗传算法用于解决同步定位与建图问题。为了精确地获取两个扫描间的匹配信息,采用了两步匹配方法。第一步匹配利用遗传算法找出两个扫描间的粗匹配值;第二步匹配利用迭代最近点算法对粗匹配值进行校正,得到细估计值。通过提取扫描中的几何特征,使用基于规则的地图更新方法构建地图。最后,通过仿真实验和实地测试,对两步匹配的扫描匹配算法做了大量的测试和分析。实验结果表明,两步匹配的扫描匹配算法对环境参数的变化具有较好的鲁棒性和实时性。