为了保障移动机器人在复杂未知环境下安全可靠、高效地运动和作业，首先必须实时构建环境地图。随着三维空间测量技术的发展，利用三维空间信息来创建环境三维地图成为一种新的发展趋势，促进了移动机器人在复杂空间中作业能力的提高。而移动机器人应用场合越来越复杂，相应地要求具备更高的自主性和智能化水平。因此，对移动机器人环境地图构建提出了更高要求。为此，本文针对三维SLAM点云地图创建中的关键技术难题采用轮式移动机器人搭载三维TOF相机和陀螺仪等环境空间感知和位姿传感器，实时采集环境三维空间信息和机器人运动信息，开展基于三维点云的移动机器人三维SLAM点云地图的创建与可视化研究。论文根据TOF三维相机获取的三维点云数据特点，首先研究了基于ICP算法的点云匹配实现，通过大量试验，分析了空间变化范围、采样模板等因素对场景中点云匹配精度和实时性的影响。在此基础上，论文给出了基于KD树算法的改进ICP点云匹配处理实现，试验表明该方法在同等条件下可有效提高计算速度。论文为满足场景三维地图创建需求，结合TOF三维相机和里程计实时获取的场景三维点云信息和机器人粗略运动信息，给出了基于ICP算法的三维点云地图创建方案，分析了三维地图创建过程中的误差，并提出了解决方案。论文在实验室场景完成了实际场景的三维地图创建，验证了本文方法的可行性和有效性。论文依托上述理论研究，基于VC.net开发平台，结合用Open Inventor三维可视化技术独立开发了移动机器人三维点云地图创建软件系统，实现了移动机器人三维点云地图的实时在线创建和三维可视化。论文最后对研究内容及结果进行了总结，并且指明了下一步的研究方向。