随着人工智能理论、计算机以及传感器技术的发展,国内外广泛开展了对机器人的研究。近年来,移动机器人在工业及社会服务业等行业有着越来越多的应用,移动机器人同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是移动机器人的核心研究课题,具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究未知环境下的融合地图创建问题。为了实现融合地图创建的快速性和准确性,本文提出一种未知环境中的基于RGB-D传感器的增进式拓扑米制融合地图创建方法。该方法采用拓扑地图、局部米制地图、全局米制地图相结合的方法在不同层次描述环境,根据特征提取进行节点识别得到拓扑节点网络,利用拓扑地图较强的计算能力在全局提供环境连通性并支撑融合地图,同时米制地图对环境中的不规则障碍进行细节描述,融合地图是一种能够在保证算法计算能力的前提下描述轮廓细节的环境地图。首先,在拓扑地图创建中,本文提出了基于VFH描述子的拓扑点选择方式,该方法首先将空间三维信息降维为VFH描述子,然后根据描述子的欧式距离选择拓扑点,在拓扑点连接问题上提出了基于米制地图和贪心算法的拓扑点连接方式,将拓扑点连接转换为路径规划问题,成功地建立了拓扑网络。其次,在米制全局地图的创建中,累积误差一直是研究的重点,为了解决累积误差问题,本文提出一种基于拓扑点分层的图像闭环算法来修正在全局地图创建过程中由于传感器误差产生的地图偏差。拓扑地图和米制地图互相依托,最终在机器人定位的基础上对环境建模。最后通过实验成功建立了拓扑米制融合地图。本文主要利用视觉测程技术提出了基于RGB-D的增进式融合地图构建方法,为机器人能够实现自主作业功能提供理论依据以及技术支持,使移动机器人在未知的、复杂的工作环境中得到更广泛、更实际的应用,同时可以促进机器人技术所涉及的各个学科和领域的发展。