工程建设中,需要对现有建筑结构体进行测绘,获取楼宇的三维坐标点。工程完成后,对完工建筑进行三维还原,计算机软件模拟测试结构可靠性。大范围结构三维重建时,会面临建筑面积范围大,构建的三维模型精度低、变形严重,导致模型无法被利用的问题。随着对建筑还原技术不断的深入探索,研究者发现三维建图与定位系统替代传统三维扫描技术能有效地解决当前工程建设中所面临的问题。三维建图与定位技术常被应用在机器人运动中,目的是实现机器人进入一个未知环境中,能够使用自身携带的传感器（比如:深度相机或者雷达）捕捉外界环境中点云信息,经过上位机的数据预处理、帧间匹配、后端优化、回环检测、建图等技术处理能获得当前环境的地图。环境地图包括机器人所在空间中的位置、方向和所处环境信息。机器人接收到移动命令后,在现有地图上进行点到点、全局或局部路径规划,计算出当前位置到目标点之间最优的无碰撞路径,实现机器人的定位与导航。迄今为止,在建筑工程中引入机器人建图与定位系统遇到三个问题:1)单一的三维激光扫描器获取的点云信息不包含物体表面纹理信息,不利于数据特征提取;2)传统的全站仪单点测量模式获取的点云数据量大,处理难度高;3)对大型建筑物进行测量时,因为结构复杂导致构建的尺寸误差大,不够精确,无法完成匹配。针对上述问题,本论文首先分析当前市场常见三维扫描仪产品,结合实际工程总结问题点,得出当前三维扫描仪具有价格昂贵,质量重,建图系统研发成本是扫描仪价格高的主要原因之一。根据激光建图与定位技术设计扫描系统,并搭建移动机器人实验平台。然后,借助手眼标定法对Kinect深度相机图像进行校准,实现对环境物体精准扫描,利用GPS将同场景彩色点云信息与三维激光点云信息融合,增强点云可视化性,方便帧间匹配,提供精度较高的配准初始值。最后,使用点云片段特征验证方法作为回环检测模块加入LOAM算法中,分析LOAM、本文系统和标准GPS轨迹误差,轨迹漂移误差率由原来的0.71%降低到0.42%,均方根误差和均值降幅接近一半,地图构建时发生的轨迹偏差减小,建图精度得到提高,得出点云片段回环检测方法具有降低轨迹漂移能力。点云地图转换为八叉树地图保存,减少6倍计算机存储空间。本论文的建图系统给建筑工程测量研究新的解决方案,为进一步推进现代化城市数字发展建设提供一种三维形貌数字重建方法。