移动机器人建图研究,是近年来快速发展的移动机器人领域中,最为基础与核心的技术。机器人要实现复杂环境下的精确运行,就要以高精度点云地图作为参照。机器人在环境中的自主运动过程可分为以下几个步骤:由各类传感器采集环境数据,将原始数据传输到工控机的机器人操作系统中,按预定规则进行数据运算处理,得到动作指令或姿态位置数据,其中动作指令被传输到电机驱动部分,姿态位置等数据则进行存储及下一步处理。本文提出了一种以三维固态激光雷达为主要传感器,以GPS（Global Position System）高精度定位仪、IMU（Inertial Measurement Units）惯性测量仪为辅助的多传感器信息融合建图方式。在自主搭建的履带式移动机器人硬件平台上,进行多传感器融合建图方法的验证与改良,通过评估不同融合方式在室外建图中的效果,完成了移动机器人的室外建图验证与改进,在一定程度上提升了移动机器人室外建立高精度地图的性能。本文主要包含三部分内容:（1）履带式移动机器人硬件平台的搭建。此机器人平台的预设应用场景为:室外固定路线的自主巡逻。机器人平台搭载了嵌入式工控机、三维固态激光雷达、GPS高精度定位仪、低延时高清图传模块、超声波避障传感器、IMU惯性测量仪等,以三维固态激光雷达作为主传感器进行基础的建图试验。本文采购的硬件模块充分考虑了复杂的室外环境,具有较好的性能参数与场景适用性。（2）机器人传感器系统理论阐述。基于成熟的ROS（Robot Operating System）机器人操作系统,和搭建的移动机器人硬件平台,将各种传感器采集到的信号,分别发送给工控机进行预处理:由三维固态激光雷达对行进路线的周围环境进行扫描建图,获得三维点云地图;由GPS高精度定位仪按照1Hz的频率获取实时经纬度和高度;由IMU惯性测量仪获得机器人的加速度与方位角等。通过改良的传感器位置布局与信号预处理方式,使机器人具备较好的环境探测能力。（3）多种传感器信息融合处理理论与实验测试。阐述了多源融合基础理论、多源融合方式分类、融合的具体方法与过程等。通过在室外道路的建图试验,对比不同信息融合方法对机器人建图性能的影响,最终完成了机器人室外道路建图的融合方法验证,实现了一定程度的性能改进。