移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构是其自主导航与环境探索的前提条件和基础。非结构化环境与结构化环境相比具有不确定性、不稳定性和不可预知性等特性。本文基于装备有激光测距仪的移动机器人系统,对激光数据获取、场景匹配、重构策略等问题展开理论和应用研究,旨在实现快速、有效、自主的非结构化三维场景重构,并尝试创新性的探索与研究。本文首先介绍了具有三维场景感知能力的移动机器人系统,其中包括三维激光测距系统以及自主移动机器人系统。采用模块化思想自主设计和开发了三维场景重构软件,实现了三维场景的在线显示与实时重构,验证了场景匹配与重构算法的有效性与实时性。针对不同视点下的场景两两匹配问题,采用基于线段端点的最近点迭代算法来解决。首先利用激光点云数据的有序性,采用距离比较法简单快速的提取线段特征。由于线段端点能在一定程度上表征场景的关键信息,本文采用基于线段端点的最近点迭代算法实现场景匹配。对匹配对的选取做进一步的限制来剔除误匹配,从而提高场景匹配的准确性。通过在实验室环境里完成的一系列实验,验证本文所提场景匹配算法的有效性和自主性。多场景的匹配策略影响着场景重构的效果和精度。本文通过分析场景之间的拓扑关系,提出基于核心场景的大范围三维场景重构策略。对于相邻场景重合区域的数据冗余问题,采用栅格划分的方法来进行数据精简。在走廊环境里做了一系列实验,采用不同策略实现大范围三维场景重构,通过对重构结果的分析与比较,验证了本文所提方法的优越性和实用性。