随着国家对矿山安全指标的不断提高和对采空区调查治理的重视,单一的井下测量系统已经不能满足信息化建设的需要,而目前利用传统测绘技术所建立的虚拟矿山模型,由于其测量点数少,不能完整的准确的反映出整个矿山的原始地貌,因此很难国家对自动化采矿、智能采矿的需求。经过多年的发展,车载移动测量系统已经相当完善。该系统将融合了惯性导航技术、激光扫描、全景相机等技术,可在快速移动过程中获得周边地物的点云及影像信息,但却无法深入建筑内部对室内或地下空间等狭小特殊环境进行精细扫描,由于该系统对GNSS/INS导航信息过分的依赖,而矿山地下空间环境中并无GPS信号,无法使用GNSS/INS组合导航提供高精度定位信息,并不能依靠移动测量获取高精度地图。同步定位与建图技术(Simultaneous Locationand Mapping,SLAM)是一种相对定位方法,其核心是利用激光雷达扫描周围环境信息,经点云特征提取、点云配准等算法计算载体的POS来完成定位。近年来,基于激光SLAM的背负式移动测量系统层出不穷,针对该系统在周围环境高度相似、无明显特征的苛刻环境中实现高精度构图的难题,本文分别从硬件构成的传感器相对空间位置标定和算法的改进两方面进行深入研究,主要研究内容如下:(1)传感器相对空间位置的标定。传感器标定结果的好坏直接影响移动测量系统的建图精度。本文分别对载体和激光扫描仪以及两个激光扫描仪之间的相对空间关系进行标定。采用基于面约束模型对载体和激光扫描仪的空间位置关系进行标定,标定后精度达到0.051cm;采用平面模型转换法标定两扫描仪空间位置,标定后精度小于2cm。(2)深度优先分支定界算法的研究。详细地从算法的节点选择、分支规则和上限计算等方面进行研究,通过仿真实验验证了本文算法改进可以缩短建图耗时。(3)SPA算法的研究。采用基于LM框架改进的SPA算法,实现了连续LM算法的优化,并且降低了原始LM算法对于初始值的依赖程度,并且通过一个预先计算的有序数据结构实现了高效的计算。(4)回环检测中回环机制的改进。针对Cartographer算法在距离较长、宽度相等且周围无明显特征物的环境苛刻的走廊或狭窄的巷道等环境中容易发生回环错误,最终导致构图精度下降的问题。本文通过研究设计将Lazy Decision决策添加到回环检测中,通过多组数据进行仿真模拟试验,该算法有效的提高了回环检测的质量以及建图精度和鲁棒性。(5)研究搭建了背负式3D激光SLAM测量系统。分别通过对大型无GPS信号的地下停车场以及建图环境苛刻的矿山巷道和竖井进行实际量测实验,测量所得点云图与真实场景高度吻合,最后从建图和定位的精度、算法鲁棒性和计算复杂度与实时性三方面对实验结果进行分析,本文移动测量系统建图相对精度在5cm左右,在苛刻环境中鲁棒性高,算法复杂度较低,满足矿山地下空间的测量任务。