四旋翼无人机林业信息监测分为林冠上监测和林冠下监测。相比空旷的林冠上环境,无人机在林冠下飞行面临着无GPS信号、障碍物密集且分布不规则以及环境特征相似等挑战。因此本文面向无人机在林冠下飞行任务的实际需求,提出了基于单目视觉和激光融合的位姿估计与地图构建技术。本文主要工作如下:1.研究并改进了基于单目视觉和激光融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)算法。本文采用基于单目视觉里程计的位姿估计算法进行位置和姿态的估计,并在激光地图构建中融合单目视觉里程计的位姿信息对激光数据进行匹配,获得障碍物深度地图,并采用基于局部优化法的图优化SLAM对地图进行改进优化,最后利用高斯模糊法生成障碍物代价地图。2.本文在ROS仿真平台,对本文改进的SLAM算法进行了仿真实验,并进行算法评价。本文分别对本文提出的SLAM与其它的经典算法进行对比。然后进行了仿真飞行实验,验证了本文提出的SLAM算法能够实时地为导航规划提供位姿信息和地图信息。3.设计和搭建四旋翼无人机的同时定位与地图构建系统,并在林冠下进行实验测试。实验结果表明本文设计的四旋翼无人机SLAM能够在林冠下同时实现定位与地图构建。本文研究并改进了基于单目视觉和激光融合的SLAM算法,实现了四旋翼无人机林冠下的同时定位与地图构建,为四旋翼无人机的林冠下监测提供了安全保证。