复杂的室内环境重建研究中,以机器人为载体的探索成为各行各业学者的研究热点,同时定位与构图(SLAM)是机器人领域研究的一项关键技术。激光雷达以其高精度的特点作为环境感知传感器被广泛使用,但激光雷达在扫描包含有镜子的环境的过程中,无法测量镜面反射这类物体的距离,也就无法反馈给机器人准确的环境信息,给机器人的避障、路径规划等造成了困扰,这是研究中需要解决的问题。本文首先采用的是基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的SLAM方法,以激光雷达和里程计为感知传感器,实现了移动机器人的室内环境定位和地图创建。Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)在解决机器人的SLAM问题上被广泛应用,不仅能够实现机器人的准确定位与地图构建,而且计算复杂度较低。其次,针对激光雷达扫描中对镜子这类会发生镜面发射的物体,激光雷达无法测得真实的距离信息这一问题提出了解决方案。我们提出了一种新的检测镜面位置的方法,依据在移动过程中,镜面成像会随机器人的移动而移动,利用机器人自身的位置以及镜面成像的对称性来判断镜面的具体位置,并根据概率模型来确定真实镜面存在的概率大小。最后,我们在不同的实验环境下实现了 RBPF的SLAM过程,实现了机器人自身的定位与周围环境的构建,并且通过多组镜面检测实验的结果,验证了我们在本文提出的镜面检测算法的有效性和适用性。