当前,工程车辆正向智能化、无人化、协同化的方向发展,而非结构环境下高精度地图的构建及定位是实现上述发展目标的关键。非结构环境地表形貌复杂、面积大、工况恶劣,对地图构建与定位带来了诸多挑战:车载激光雷达在地形激励下配准困难,结构化道路下的语义分割方法不完全适用于非结构环境,GPS信号易受干扰,IMU里程计在强随机振动下累积误差较大等。针对上述问题,本文基于无人机倾斜摄影技术实现非结构地形构建,基于数字梯度模型及车辆-地形接触耦合关系实现地形语义分割,提出UWB四边测量+地图匹配耦合定位方法。最终,实现非结构环境下的高精度地图构建及高精度定位,为工程车辆自动驾驶与自主作业提供导航基础。论文具体工作如下:（1）基于无人机倾斜摄影技术的非结构地形建模。工程车辆作业场地随施工进度动态变化,为了实现非结构环境快速和高精度建模,论文通过无人机倾斜摄影技术实现非结构地形的快速构建。进一步,通过几何与色彩空间的统计滤波,及区域生长空洞补全等后处理过程,滤除地形点云的离群点及无效的杂草点云,并构建得到非结构地形的数字高程模型与二维RGB模型。（2）基于无人工程车辆行驶稳定性的地形语义信息提取。针对非结构地形下的语义信息提取,本文基于数字梯度模型的最大类间方差分割,实现地形障碍的语义提取。进一步,提出了扩展稳态余量角,并基于车辆-地形接触耦合关系实现稳态指标解算,根据车辆稳态划分区域安全性语义信息。最终,实现非结构环境下包含地形模型及行驶稳定性语义信息的多信息层高精度地图构建。（3）基于UWB四边测量与地图匹配的耦合定位。针对非结构环境下的高精度定位问题,本文提出基于UWB四边测量与地图匹配耦合定位算法,通过UWB四边测量实现无人工程车辆的一次定位。在一次定位的邻域约束下,实现二次地图匹配定位,同时基于二次定位数据校准基站测距误差,以提高一次定位精度,形成耦合闭环,实现非结构环境下的高精度定位。综上所述,本文主要研究了面向无人工程车辆在非结构环境下的高精度地图构建及定位的方法,并通过相应实验验证了本文方法的有效性。