近年来随着移动机器人技术的进步,构建自主无人仓储已经是现代工业的趋势,而其中首先需要解决仓储物流机器人同时定位与地图构建的问题。本文针对激光SLAM技术在动态仓储物流场景中建图鲁棒性不高以及2D激光雷达环境描述不完整的问题,提出了一种基于3D激光雷达的多特征融合定位和建图方法,该方法以高精度、高频率、强鲁棒性的多线激光雷达作为环境感知传感器,在场景中布置人工地标作为地图特征,为动态地图场景提供稳定有效的静态特征,形成后端观测约束,提高移动机器人建图鲁棒性。本文主要工作内容如下:首先,提出一种基于特征物的定位和建图方法。该方法以特征地图作为地图的表示方式,首先基于3D激光雷达点数阈值、长度阈值和线束约束对特征物进行识别,剔除同样反光强度的噪声点。然后对于定位方式,可分为静态定位和动态定位两种方式。静态定位通过特征物匹配定位对移动机器人位姿进行获取,而动态定位则针对运动畸变问题,建立激光雷达观测方程和里程计预测方程,采用EKF进行融合定位。最后结合定位方法和人工标定对全局地图进行构建。其次,提出一种基于特征地图的融合定位和建图方法。该方法选取混合概率地图作为地图表示方式,整体框架分为传感器数据预处理、前端和后端三个部分。首先读取多线激光雷达等传感器数据做数据预处理,然后进行前端扫描匹配,通过子图策略进行子图构建,当移动机器人进行回环时,后端则通过子图和关键扫描帧位姿构建顶点和边,以图的优化方式,构建目标优化函数,同时结合基于特征物的定位和建图方法构建的特征物地图,在后端优化中增添观测约束,对目标优化函数添加约束,构成非线性最小二乘问题,通过对问题的求解,有效的解决了前端扫描匹配产生的累计误差和特征匹配失败后发散性毁灭性影响,而且基于特征物的定位和建图方法可以为移动机器人定位提供较好的初始位姿。最后,搭建了包括移动机器人硬件系统和软件系统在内的室内移动机器人实验平台,通过实验分析验证了本文提出方法的可行性与有效性。