家居服务机器人的SLAM技术是机器人领域研究的热点问题。机器人在未知环境中作业时，良好的自主性是其完成一定功能的必备条件。定位是机器人自主导航的关键，而机器人定位的精确度又依赖于环境地图的精确程度，同时定位与地图构建对家居服务机器人有着非常重要的意义。本文以“Voyager-II”自主移动机器人为研究对象，通过其携带的激光传感器获得的数据，完成机器人的同时定位和地图构建。首先，系统介绍了“Voyager-II”机器人平台，通过两个实验对激光传感器的性能进行测试，验证了激光传感器的良好性能。定义了三种坐标系统，对机器人运动控制系统和激光传感器分别建立数学模型。对激光扫描的离散点进行区域划分、线段提取和线段拟合的处理，建立了局部地图。在进行线段提取时，本文采用了Hough变换和迭代分割两种方法，验证了迭代分割法在进行线段特征提取时的优越性。同时，在迭代分割法中，本文采用了动态阈值的方法，并在实验中取得了良好的效果。其次，本文采用了“线段范围”的方法，提高了相关线段的查找速度。阐述了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波算法，通过实验验证了两种算法性能：两种方法都能使机器人获得一个很精确的位姿，且无迹卡尔曼滤波算法比扩展卡尔曼滤波具有更高的精确度。最后，把局部地图的线段分为与全局地图相关和不相关的线段，利用相应的判断条件对线段进行取舍，实现了局部地图与全局地图的融合，更新了全局地图。对实验室走廊环境进行了地图创建实验，验证了所创建地图的精确性。