针对煤矿井下无GPS环境下巡检机器人自主定位问题,研究了基于激光雷达的同步定位与地图构建方法.首先建立激光雷达观测模型和里程计预测模型,将机器人定位和地图构建的实际问题转换为概率数学模型的逻辑推理问题.同时采用自适应蒙特卡罗定位算法进行机器人实时位姿估计,提出了根据粒子权重(地图的匹配度)进行重采样的方法,以去除权重小的粒子,实现了用较少、较好粒子精确表达机器人位姿的后验概率分布,满足机器人利用传感器在栅格地图上实时定位的需求.通过对Fast-SLAM算法进行优化,减少了粒子数量,缓解了粒子耗散,提高了地图构建的精确性.实验结果表明,基于激光雷达的同步定位与地图构建方法有效解决了巡检机器人实时位姿估计和环境地图构建的问题,结合自适应蒙特卡罗定位算法和优化Fast-SLAM算法提高了机器人定位的自适应性和地图构建的精确性.