随着科技的发展,机器人正在慢慢的走进大众的视野,移动机器人作为机器人家族的重要组成部分也在快速的发展,其中在未知环境中即时定位与地图构建是移动机器人后续导航以及环境感知的必要条件,是移动机器人最终走向全面智能化运动过程中的关键性技术。本文针对室外无GPS的厂区环境,使用多线激光雷达为主要传感器,惯性测量单元作为辅助传感器,对厂区物流移动机器人的即时定位与环境地图构建问题进行研究。本文主要研究内容包括多线激光雷达原始数据预处理、帧间运动估计、环境地图构建及定位、算法对比及仿真验证四个部分。针对多线激光雷达采集到的点云数据存在运动畸变以及干扰点的问题,分析了运动畸变以及干扰点产生的原因,利用IMU的信息对激光点云的运动畸变进行了矫正,并使用一种基于深度图的办法有效的去除了干扰点。为了提高激光SLAM系统中相邻帧之间相对运动求解的精度,本文改进了传统的点云匹配求取相对运动的方法,使用多线激光雷达与IMU数据融合的办法来求取相邻帧之间的相对运动,通过数据集对比进行验证,该方法可以更加准确的求解出相邻帧之间的相对运动。在没有GPS提供绝对位置的条件下,机器人的定位误差会随时间累积逐渐增大。为了解决这一问题,本文使用一种基于位置约束与ICP约束联合判断的回环检测方法,并使用ISAM算法对检测到回环的位姿进行修正,有效的减小了移动机器人的定位误差。另外,改进了地图的更新方式,将地图分解为由关键帧位姿集合及关键帧对应点云集合的形式,在回环修正完成后对地图进行重新构建,有效的减小了地图重影的出现。使用KITTI数据集中的序列对本文方法以及LOAM方法在相对轨迹误差、绝对轨迹误差以及建图效果三个方面进行对比,证实本文方法要优于LOAM。同时,在Gazebo仿真环境中进行室外厂区环境以及室外物流机器人的仿真,并在该环境下对特征点提取、定位误差分析、建图效果以及算法耗时四个方面进行分析,结果表明,本文方法可以满足相应的指标。总之,本文改进了传统激光SLAM系统的定位精度和建图效果,并满足实际应用时实时定位的要求。