近年来,以空中和地面机器人为代表的移动机器人系统得到了广泛的关注,并逐步在灾难救援、军事侦察等领域发挥越来越关键的作用。但是,二者自身存在明显的能力局限性。地面移动机器人由于其自身工作范围的限制,存在运行速度慢、监控范围小、受地形地质条件影响大等缺点。与地面移动机器人相比,多旋翼飞行器可以在一定高度上对地面环境进行大范围的观测,但是其负载/续航能力有限,并且气流干扰十分敏感。本文以自主研发的空地多机器人系统为基础,开展了面向空-地机器人协作的环境感知与闭环检测研究。为了实现三维环境感知,本文在自主研发的地面移动机器人与多旋翼飞行器平台上,利用平台搭载的激光传感器以动态连续方式获取序列二维激光数据。与静态定点扫描方式相比,这种数据获取方式工作效率高,但数据质量稍差。因此,对算法性能提出了更高要求。为了适用于动态连续方式获取的三维激光数据,本文提出了基于增量式滑动窗口的ISW-NDT(Incremental Sliding-Window based NDT)算法实现高效率闭环检测。该算法在现有NDT(Normal Distributions Transform)算法的基础上引入固定尺寸的滑动窗口,对机器人连续采集的数据进行场景划分,并采用增量式处理方式保证算法效率。同时,针对多旋翼飞行器抖动所带来的激光扫描线无法对齐的问题,本文引入了基于环境建模的三维重构算法对飞机数据进行预处理,根据测量位姿建立概率模型并优化求解。为了证明算法的有效性,本文在地面机器人平台、多旋翼飞行器平台分别采集数据并进行实验验证。与3D-NDT算法相比,本文提出的ISW-NDT算法可以实现更高的召回率并能保证在线操作效率。此外,本文还对空-地机器人协作闭环检测问题进行了探索性的研究,实现了空-地机器人在数据获取、模型建立以及语义层面的一致性环境表述。为了对空-地地图进行集成,本文引入了基于场景匹配的空-地机器人相对位姿估计,实现空-地机器人协作地图构建。同时,本文分析了空-地机器人的观测视角和观测范围的差异,并探究了多旋翼飞行器不同飞行高度和不同滑动步长对闭环检测效果影响,在空-地机器人协作平台验证了闭环检测算法的有效性。