随着科技和社会的不断发展,中央空调在人们的工作、生活等各种公共环境中得到了广泛的应用。经年累月的运行使得中央空调的管道中常常沉积了各种各样的有害物质,其随气流进入室内将严重影响室内的空气质量。中央空调内部管道错综复杂使得人工清扫工作费时费力且存在安全隐患。因此自主清扫风管机器人的研究与开发具有重要的实用价值和迫切的现实意义。而要实现风管清扫机器人在中央空调管道中的自主清扫,机器人的同时定位与地图创建(SLAM)是必须要解决的一项核心技术。本文针对中央空调的管道环境提出了一种结合六维惯性测量单元和双目立体视觉传感器的机器人同时定位与地图创建方法。具体研究内容如下：(a)介绍了风管机器人的工作环境和工作原理,对风管机器人的整体架构和模块功能进行了分析。阐述了摄像机的成像模型和双目立体视觉的基本原理,提出了风管机器人双目立体视觉系统基本结构。(b)介绍了SIFT、SURF、ORB特征提取等算法,并进行实验比较了它们的相关性能。发现ORB算法能在保证匹配精度的同时将匹配速度提高一个等级。本文优化了ORB算法的匹配策略,提高了匹配速度。为了去除存在的误匹配,将PROSAC算法加入到了ORB算法中,提高了匹配的准确性。(c)简述了经典的FastSLAM算法,并对该算法中存在的一些问题提出了解决的方法。首先,使用改进的平方根容积卡尔曼算法计算SLAM中非线性高斯权重积分,减小了线性化误差,提高了计算的精度；在SLAM迭代中直接传播误差协方差矩阵平方根因子而不是误差协方差矩阵,避免了耗时的Cholesky分解,提高了计算效率。其次,采用改进的布谷鸟优化算法对采样粒子集进行优化,使粒子集朝着高似然区域快速移动,从而更加接近机器人的真实位姿,缓解了粒子耗尽等问题。最后在仿真环境和悉尼数据集下实验可行的情况下,将算法应用到风管机器人双目立体视觉系统中,再次进行实验,并取得了很好的效果。