未知环境下的定位与环境感知是移动机器人上层高级应用的基础,对提高机器人的自主能力具有重要的意义。基于激光的同时定位与地图构建系统以其高精度、抗干扰、鲁棒性好等优点成为机器人领域的研究热点。本文基于自主研制的三维激光扫描仪,结合MEMS惯性传感器与里程计设计了一套高精度的室内定位与地图建立系统,实现了机器人的同时定位与三维点云地图的建立。论文完成以下工作:(1)分析了MEMS惯性传感器的误差模型,在其基础上构建了基于Kalman滤波器的姿态测量模型,并结合里程计实现了惯性与里程计组合定位子系统。(2)实验对比了基于NDT与ICP配准算法的配准结果,证明了NDT配准算法的快速性与准确性。将里程计定位子系统与点云配准相结合,加速了点云的配准过程,减小了里程计定位子系统定位的累积误差。(3)针对点云配准的累积误差,前端采用基于NDT的回环检测算法进行点云的回环检测,构建机器人移动轨迹的位姿图,后端对位姿图进行图优化。(4)为验证上述方法,设计实现了基于STM32F407的惯性传感器与里程计组合定位子系统。针对惯性传感器与三维扫描仪的安装偏差,提出了其偏差角的标定方法。完成了基于Qt的上位机软件设计,实现了系统数据的可视化及本地保存功能。实验分析表明本系统结构简单、定位精度高,能够很好的适应多样化的室内环境,降低了激光定位系统的成本。