随着计算机技术及机器人技术的发展,机器人市场正在向家用领域发展,家用机器人智能化服务必将是下一个机器人发展的方向之一。就家用机器人而言,一方面,要更好的为人们服务就需要获取更多的信息,故掌握机器人所在环境的细节信息是基本要求之一;另一方面,机器人在陌生环境中能定位自身并同时建立地图实现自主导航也是实现智能服务的必要条件。相比于传统的惯性传感器,视觉传感器能获取环境中更多的信息,包括纹理、颜色等细节,同时通过视觉方法构建的地图能以人的视角直观表达,因此,基于视觉的同步定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)越来越受到人们的关注。经过近三十年的研究,SLAM已经成为了机器人实现高度智能化的关键技术之一。本文的研究中以Kinect传感器获取的彩色图像与深度图像为基础,在未知环境中对机器人定位与三维地图构建做了深入研究。本文通过图像特征匹配、相对位姿估计、回环检测及图优化等方法实现了机器人自身定位及场景三维重构。实验测试验证了本文所构建的RGB-D SLAM系统的可行性,表明文中研究所选用的滤波、匹配、位姿估计、回环检测、视觉里程计及全局优化方案性能良好,具有一定实用价值。