三维桁架是由杆件相互支撑而成的建筑结构。相比于其他类型的机器人,双手爪攀爬机器人更适合在此类环境中攀爬或作业,具有良好的应用前景。点到点自主导航是双手爪攀爬机器人执行作业的必要能力,而同时定位与建图是其自主导航系统的核心模块。然而,现有的同时定位与建图方案并不能满足双手爪攀爬机器人在三维桁架环境中的自主导航需求。为此,本文研究了一种针对双手爪攀爬机器人在桁架环境中的同时定位与建图方法及其系统,主要工作内容如下:基于因子图优化理论框架,将双手爪攀爬机器人在桁架环境下的同时定位与建图问题表示为以两端夹持器位姿以及杆件路标参数为待估计变量节点的因子图,包含抓夹因子、激光里程计因子、正运动学因子、杆件路标观测因子;详细推导了上述几种因子对于状态变量的雅克比矩阵,为提高优化问题的求解效率奠定理论基础。提出了一种以桁架杆件为路标的建图方法,包括杆件路标感知、杆件路标数据关联以及杆件路标参数化三个环节。此方法采用一种视觉激光雷达融合感知的杆件感知方案,可从激光点云中提取属于杆件的点;为将杆件点云关联至对应的杆件路标上,本文对所有杆件路标的轴线进行离散化处理,并使用K-D树数据结构保存轴线离散点,用最近邻搜索算法完成数据关联;为实现对杆件路标的参数化,构造了一个最小化点到轴线距离残差的非线性优化问题对杆件路标参数进行估计。搭建BiCR-SLAM系统,实现了激光里程计线程、编码器线程、杆件路标建图线程以及优化线程。编码器线程负责更新机器人的抓夹状态,并利用正运动学对活动端夹持器位姿进行实时估计;激光里程计线程对活动端夹持器位姿进行优化,并根据位姿变化幅度选取关键帧;杆件路标建图线程实现了本文提出的杆件路标建图方法;优化线程对夹持器位姿以及杆件参数进行优化。通过双手爪攀爬机器人的多步攀爬实验验证了本文理论方法以及BiCR-SLAM系统的正确性。本课题所提出的同时定位与建图方案是实现双手爪攀爬机器人在未知三维桁架环境中自主导航所迈出的具有重要意义的一步,有效推进了双手爪攀爬机器人取代人力在三维桁架中进行高风险作业的进程。