随着技术的迭代发展和世界各国政府对人工智能产业发展的新一轮推动,机器人产业及其基础理论研究备受研究人员重视。而同步定位与建图技术是人工智能移动机器人在众多地理环境中进行自我探索的一种核心技术,成为了机器人领域的研究热点,具有重要的研究价值与经济价值。本文对基于二维激光雷达传感器的室内未知环境的同步定位与建图技术进行了研究,研究内容如下:在整体方面,本文先用数学对基于二维激光雷达的SLAM问题进行了描述。然后参考经典的SLAM框架,并根据室内场景的特点和二维激光雷达的数据特点提出了一个轻量级的SLAM框架。最后根据所提出的SLAM框架,设计了一个基于二维激光雷达的SLAM系统。在激光雷达的配准方面,本文首先对影响雷达数据配准算法的因素进行了分析,并提出了现有配准算法无法解决的大运动问题。然后本文对二维激光雷达配准问题进行了数学描述。最后本文为了解决大运动问题,提出了一个自适应阈值直线特征提取方法和一个基于直线特征的结合了密度聚类和几何原理的数据配准方法。在移动机器人建图方面,本文首先使用卡尔曼滤波器对移动机器人的位姿进行了校正。然后分析了移动机器人在建图过程中的坐标变换问题。最后对基于激光雷达数据建立占栅格地图的原理进行了详细地分析和推导。为了验证本文所做的工作,本文进行了相关的实验。本文先是搭建了一个基于MATLAB的仿真实验平台。然后进行了数据配准算法对比实验,验证了本文提出的基于直线特征的结合了密度聚类和几何原理的数据配准算法能够有效解决大运动问题,并且和经典的算法相比具有更好的鲁棒性。最后进行了基于二维激光雷达的SLAM综合实验,证明了使用卡尔曼滤波进行多传感器融合的必要性和有效性,证明了本文所提SLAM框架的可行性。本文还开源了进行本课题研究所编写的代码。