未知环境中的机器人地图探测问题是机器人领域的关键问题之一。随着机器人应用范围的不断扩大，对机器人在未知环境中自主完成相应的任务需求越来越多，而在未知环境中进行自主地图探测是最先遇到的问题，因为环境地图是机器人完成许多任务的基础。因此对未知环境机器人的地图探测问题进行研究显得非常有理论意义和应用价值。　　 在机器人地图探测过程中，探测策略是核心问题。除此之外，还涉及到地图表示方法、地图创建、SLAM以及路径规划等问题。本文也主要围绕这几个方面开展地图探测的研究。本文绪论中首先介绍了机器人的发展历史及现状以及机器人地图探测探测策略方面的研究进展和现状，第二章则论述了地图探测中关键的三个问题和相关技术：地图表示方法、SLAM及路径规划，为后面的第三章、第四章做了相关的理论铺垫和提供了一些思维启示。　　 本文以结构化的人工环境为地图探测问题的研究场景，根据环境的特点，本文以几何特征地图加拓扑地图的混合地图表达方式作为地图表示方法。本文的几何特征地图由具有方向角并带有可通侧属性的特征线段组成，并在此基础上提出了一个叫“直达可通域”的概念，然后将几何特征地图划分为直达可通域的集合，并在直达可通域的基础上构建拓扑网络图，于是就得到了一个基于直达可通域的几何特征拓扑地图。在此基础上定义机器人地图探测过程中待探测目标，设计出了综合考虑探测收益和探测代价的探测效益评估函数作为选择待探测目标的探测策略。探测过程中的路径规划也是基于这样一个直达可通域的网络图。　　 本文在地图创建问题上，采用角度直方图方法对激光数据点进行分组，并运用最小二乘法进行线段特征的拟合。为了解决里程计等传感器信息的不确定性和地图创建过程中存在的误差，采用了扩展Kalman滤波方法来解决SLAM问题。保证了地图创建的准确性。　　 本文的这些研究工作成果对于解决结构化人工环境中的未知环境地图探测问题拥有良好的可行性和高效性，并通过实验进行了验证。