机器人定位与地图创建是移动机器人实现自主导航的关键技术,超声波传感器由于其高性价比已经成为机器人感知环境的重要方法,这为目前服务机器人的普及创造有利环境。然而在超声波传感器测量距离时,由于传感器的物理特性,存在距离测量误差以及角度测量误差,这会严重阻碍超声波传感器的应用以及服务机器人的推广应用。针对超声波检测距离与测量方向角度存在的不确定因素,本文展开相关研究工作,主要分为以下几个方面:首先,针对超声波测距时存在的距离与方向不确定性,构建环状扇形区域表示单次超声波测量模型,提出基于DSmT方法的超声波测量数据融合方法,估算环境地图的可信度,提取测量环境的特征区域,作为下一步轮廓识别奠定研究基础。其次,提出采用三位置测量方法测量周围环境轮廓,采用Hough变换与随机抽样一致算法检测环境轮廓中线段与圆的环境轮廓,设计数据结构记录原始超声波传感器测量数据。采用Kalman方法对测量数据进行数据融合,获得测量环境的初步轮廓。然后,根据超声波传感器测量中满足的约束规则对初步轮廓提取有效超声波传感器测量数据,在此基础上,采用圆弧公切线方法进行环境轮廓重构,进一步提升超声波传感器检测环境轮廓的精度。最后,搭建了超声波传感器环境检测实验平台。该平台包含硬件设计与软件设计。硬件设计方案包括超声波传感器驱动控制电路;软件设计包括电机驱动控制程序与超声波检测程序、数据传输程序与超声波测量数据的处理程序界面。通过该平台构建了环境轮廓,验证了上述算法的有效性。