得益于近年来技术的进步,具有自主建图与导航能力的无人系统在各个行业及领域中都得到了广泛的运用。但现有的建图导航技术依旧高度依赖机载的实时算力,这与当下实际应用中普遍的装备小型化要求相矛盾。此外,如今常见的几何结构的地图对环境的抽象表达能力十分欠缺,这导致了负载有限的轻量化无人系统平台仍难以实现较高层次的智能。针对这些问题,本文从拓扑形式组织全局地图的技术路线出发,设计了基于多假设法的拓扑地图鲁棒快速建图算法。算法包含了以下几个主要方面:1.针对拓扑地图建图过程中,由场景混淆导致对地图闭环构型发生分歧理解的问题,设计了基于多假设法的地图构型推导框架。提出了一种基于贝叶斯定理的概率性地图构型评价算法,并在其中应用了按路径累积里程实时评价闭环构型的方法。从而解决在地图数量超指数增长背景下的构型评估问题。2.在概率性的地图评估框架下,提出了一种基于几何哈希的拓扑节点快速匹配算法。该算法既提高了多假设法中瓶颈问题的效率,又具有鲁棒处理实际数据中误识别、漏识别等问题的能力。最后结合建图框架的贝叶斯推导范式,设计了计算节点匹配概率性准确度的方法。3.设计了一种双生长树数据结构,以及针对性优化的拓扑地图建图高性能算法。算法结合了多假设法建图的流程特性和节点快速匹配的算法特点。在高度复用底层传感器数据的同时,充分利用构图算法的递归性概率计算方式,进行高效率的地图闭环搜索。最后设计了全局地图重构算法,并应用缓式评估的思想仅选择性构造必要地图,从而进一步提高算法的实时性。4.最后,模块化设计了拓扑地图构图系统框架,并基于ROS架构部署本算法。完成图形化交互界面的软件,并开发自动化仿真环境。在拓扑顶层的仿真环境下对算法进行了大规模的仿真与压力测试,验证了建图算法的高效率、鲁棒性、可扩展性和实时性。最后通过小型旋翼无人机平台对算法进行了机载实时性的初步验证。