未知环境的建模，是机器人感知能力和智能水平的一种体现。因此移动机器人的自主环境构建(通常称为地图创建)问题越来越受到各国研究者的重视。 本文首先介绍了地图构建的基础问题，地图的表示方法以及不确定信息的处理。介绍了三种常用的不确定信息处理方法：概率决策、D-S证据理论和模糊逻辑，在此基础上，提出了基于连续空间的方法来处理不确定信息，连续空间的上下界给出了环境不存在障碍物的悲观估计和乐观估计，在和旧信息融合时考虑了信息度的影响。 和单个机器人探测环境相比，利用多机器人进行环境探测得到地图的效率和准确度都要高。本文在介绍单机器人探测方法的基础上，对多机器人环境探测的问题进行了研究，包括多机器人的控制结构，协作方法等等。然后在前人的基础上，介绍了两种多机器人地图构建的方法，基于动态分区的方法和基于机器人行为选择的方法。分别阐述了在这两种方法中的机器人的基本行为以及这些行为的实现，并且介绍了如何用这些基本行为进行环境构建，最后，对这两种方法进行了计算机仿真。