同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术已经被广泛应用于智能移动机器人的定位和建图。扫描匹配是2D激光SLAM进行定位和建图的核心任务。主流扫描匹配算法包括相关扫描匹配（Correlative Scan Matching,CSM）算法和非线性优化算法。CSM算法计算量大,非线性优化算法需要高帧率激光雷达,无法满足2D激光SLAM机器人实时扫描匹配和低功耗需求。因此,本课题对扫描匹配算法进行优化,并设计相应的硬件加速器。本文首先根据合作单位上海大学将CSM算法与非线性优化算法进行结合的思想,对地图进行双线性插值并采用高斯牛顿法计算的方式,实现了一种非线性优化CSM（Non-linear Optimization CSM,NLO-CSM）算法,并基于合作单位珠海某机器人芯片设计公司建图定位主控芯片AM790,实现了一种NLO-CSM硬件加速方案,验证了NLO-CSM算法的有效性和优势。接着,本文对NLO-CSM算法计算瓶颈进行了深入分析,制定了海塞矩阵/残差矩阵的拆分、任务分割和流水计算的硬件设计策略。最后,本文按照该策略设计了一款快速扫描匹配和低功耗NLO-CSM专用硬件加速器,并基于Zynq-7020 FPGA设计了验证NLO-CSM专用硬件加速器的So C系统。本文采用上海大学提供的室内环境地图和激光雷达数据,在Zynq-7020 FPGA So C系统上对所提出的NLO-CSM专用硬件加速器进行验证。结果表明:与ARM32平台上软件程序算法实现和基于AM790芯片的加速方案相比,NLO-CSM专用硬件加速器分别减少了92.74%和75.4%的计算时间,分别减少了90.7%和67%的能量开销,匹配速度分别提高了12.88和3.11倍。基于TSMC 65nm工艺,对所提出的NLO-CSM专用硬件加速器进行ASIC实现,使用13363个标准单元和259 KB的SRAM,面积为1.49mm~2,最高频率为131.75 MHz,在100 MHz工作频率下的功耗为11.2 m W。因此,所提出的NLO-CSM专用硬件加速器,可满足2D激光SLAM智能移动机器人的实时扫描匹配和低功耗的要求。