与地面无人系统相比,旋翼无人机拥有更大的运动空间与视野,因此被广泛运用在环境探测、安保巡检等任务上。为了确保旋翼无人机稳定可靠的完成其所承担的作业任务,需要其具有全面准确的环境感知能力,并以此为基础进行自主建图与导航。相比于固定安装的激光雷达,外旋转激光雷达的视野更大,即便无人机处于悬停状态,其也能进行精细化的全景扫描,因此本文针对旋翼无人机基于外旋转激光雷达的建图与自主导航问题开展研究。为了保证自主研发的外旋转激光雷达扫描系统能提供准确且高效的全景点云数据,本文针对其外参标定和低延迟点云生成问题进行理论研究与实验分析。为了克服因加工工艺导致的激光雷达扫描中心与电机轴心间的偏差,避免由此产生的数据重建结果与被扫描物体之间的不一致,本文提出了一种与初值无关的激光雷达中心与电机轴心参数的标定方法。经过系统的测试与分析,结果表明本文所提方法能够有效对外部参数进行补偿。同时本文为了研究不同外部偏差对重建结果的影响,对不同种类的偏差分别进行了系统的分析与仿真。为了满足大规模点云输入对数据处理实时性的需求,提出并实现了一种基于双缓冲队列的点云处理方法,经测试该算法的数据处理速度可达6.1Mbps。为了与载荷有限的小型多旋翼无人机相适配,本文以单线激光雷达为基础来构建外旋转激光雷达扫描系统。单线激光雷达虽然重量更轻,但与多线激光雷达相比其反馈全景点云的频率更低,且扫描视野狭窄,因此需要研究与之相适应的点云增频、增稠及全局位姿优化方法来保证高质量三维建图。为提升点云输出频率,本文提出了一种基于切片发送机制的增频方法。为了弥补提升频率带来的点云稀疏问题,本文在激光里程计算法模块使用了一种基于滑动窗口的位姿计算方法,同时在全局优化算法模块中使用了一种逆向增频策略,通过降低点云频率以提升用于全局匹配的单帧点云数据量。为了验证本文所提建图算法的有效性,采用了挂载自研激光扫描系统、GPS与视觉里程计这三种传感器的大疆M100无人机平台进行对比试验。实验结果表明,本文所提基于外旋转激光雷达的建图方法比基于GPS或视觉里程计的建图方法具有更好的建图精度与实用性。针对无人机仅利用外旋转激光雷达扫描系统进行可靠定位与导航的问题,本文提出了一种基于预积分思想的位姿优化方法用以降低建图算法位姿输出的延迟,从而可为无人机飞控提供稳定均匀的位姿数据。以上述定位方法为基础,本文使用了一种基于B样条曲线的路径规划算法以实现无人机自主导航。通过自主构建的四旋翼无人机平台并搭载自研激光扫描系统开展系统的实验验证。实验结果表明,在GPS信号受限情况下,本文所提基于自研激光扫描系统的无人机定位算法有效且稳定,自主导航中飞行轨迹可满足动力学约束和最短路径要求。