地图构建和路径规划是移动机器人研究中的两个基础问题,针对室内环境的研究已经取得阶段性的成果。随着智能控制技术、计算机和网络技术以及仿生学、人工智能等学科的飞速发展,移动机器人应用领域已经从结构化室内环境转向非结构化室外环境,这种转变给地图构建和路径规划研究带来了新的挑战。本文主要针对室外三维环境地图构建和路径规划问题展开研究。基于二维激光测距传感器构建了一个三维激光测距系统,用于获取三维环境几何信息,并配以单目视觉传感器来采集环境颜色和纹理信息。提出的联合标定策略可准确标定三维激光测距系统和单目视觉传感器之间的位置参数,通过给三维激光点染色验证参数标定效果。针对室外复杂环境,选用高程图描述环境地形特征。为了有效表示环境中存在的悬空结构,将投影到二维水平栅格中的激光点沿高度方向划分为多个子单元,并根据高度分布将各个单元分为垂直单元或水平单元。高程图表示室外环境时为了降低存储复杂度而放弃了部分环境信息,为了弥补这一缺陷本文提出一种分层投影的方法,用来构建环境中典型物体的拓扑结构模型。基于该拓扑结构,借鉴词典模型思想实现室外环境典型物体辨识。此外连接这些拓扑结构所构成的关系网络描述了环境结构特征,可用于解决两个局部地图初匹配和地图闭环问题。分别对高程图中的垂直单元和水平单元采用ICP分级匹配策略,实现不同场景间的精确匹配,构建具有全局一致性的拓扑高程地图。多组实验结果验证了该方法在实际应用中的有效性和实用性。在移动机器人室外三维环境路径规划研究中,以高程图中的垂直单元和水平单元作为载体,应用投影变换和信息统计方法将激光信息与视觉信息进行有效融合。综合考虑地形信息和地貌信息,产生指导机器人路径规划的环境约束。提出一种改进随机路图的路径规划方法,将自由空间划分为若干栅格区域,在每个栅格区域中分别随机生成采样节点,连接所有采样节点构建路图,用这样的方式可以使采样节点在自由空间中更加均匀的分布,以克服随机选取节点时部分区域无节点的局限,确保构建随机路图的有效性。对水平单元组成的路径进行平滑处理,使其满足机器人非完整约束。实验结果证明所提方法能兼顾环境约束和非完整约束规划出满足机器人需求的安全路径。