移动机器人,是机器人的一个重要子类,在军事、工业、服务业等各个领域都有着重要的应用。由于其执行大部分任务都需要在未知、动态、非结构化的环境中移动,因此其自主导航能力是非常关键、基本的技术,面向机器人自主导航的建图方法因此是一个很有理论价值与现实意义的研究问题。同步定位与建图系统(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是移动机器人解决自主导航问题的一种重要途径。但是SLAM技术构建的地图一般不能直接应用于机器人导航,而需要将其转换为其他地图形式(比如栅格地图),且它需要不断迭代更新,这就需要一种能实时处理地图变化并构建与实际环境一致的可用于导航的地图的建图方法。另一方面,由于移动机器人的机载计算、存储能力有限,即使有了实时构建全局一致的建图方法,也可能由于地图规模太大而导致其建图与导航效率低下。同时对于地面移动机器人而言,它运动能力有限、无法完全利用全部的三维环境模型中的信息,造成信息冗余耗费资源。因此可以设计一种适合地面移动机器人自主导航的高效紧凑的环境模型,以降低存储和计算消耗,使得地面移动机器人在大范围环境内也能完成实时自主导航。本课题针对该问题,首先设计了一种实时全局一致的三维建图方法,结合SLAM系统能实时构建可以用于移动机器人自主导航的地图。并提出了一种实时更新策略和基于关键帧识别码的高效数据结构。静态、动态的室内实验数据测试表明该方法能实时将视觉SLAM模块构建的地图转换为适合于移动机器人路径规划的地图形式,以支持其后续的自主导航操作。另一方面,本课题设计了一种适合地面移动机器人自主导航的高效紧凑的环境模型——2.5维正态分布地图。该模型基于三维正态分布的思想,只保留对于地面移动机器人导航必要的信息,以使得地图模型更紧凑。同时设计了一种双层索引结构来高效的管理、操作地图。设计的可通行性分析算法,能高效的从模型中生成可通行性地图。实验测试表明该模型能正确表示复杂三维环境,且能满足地面移动机器人自主导航的需求。此外,对比实验表明本文提出的环境模型能有效降低63%-80%的信息存储量,构建地图的效率提升了57%左右。基于以上两个工作,移动机器人能实时构建与实际环境一致的可用于导航的地图,同时结合针对地面移动机器人设计的高效紧凑的2.5维正态分布地图,能够有效支撑地面移动机器人在大范围环境内的实时自主导航活动。