未来战场将会有大量的军用地面移动机器人装备部队,多机器人协同问题变得越来越突出。多机器人相对定位和绝对定位问题是多机器人协同领域面临的难点之一,而基于多机器人协同的联合建图与定位则是解决多机器人相对定位和绝对定位的一种有效手段。本文从多机器人联合建图技术中的闭环检测与全局优化两个方面展开研究,取得了以下研究成果:首先,针对多机器人联合建图的闭环检测算法进行了研究。基于相关性扫描匹配的多对多匹配方法具有计算效率上的优势,而基于粒子滤波的闭环检测方法具有正确率上的优势。本文将两种方法相结合,解决了多机器人建图中未知初始相对位姿和闭环检测两个关键问题,实现了闭环检测正确率和检测效率有机统一,为多机器人建图的全局优化提供了基础。然后,对多机器人联合建图的全局优化算法进行了研究。论文通过引入锚点,利用因子图方法建立多机器人姿态图融合的联合模型,研究了基于此模型的全局优化算法。机器人在彼此相遇时利用全局优化算法更新机器人的位姿节点,解决了机器人的多次相遇问题。通过全局优化避免了仅使用刚体坐标变换带来的误差累积,同时该方法还能够较好地解决多机器人建图中位姿和地图更新和相对位姿的不确定性等问题。最后,搭建了多机器人建图的实验系统,对本文的多机器人联合建图方法进行了实验验证。实验结果表明,该方法能够实现大范围环境下全局一致的地图构建,验证了基于姿态图融合的多机器人联合建图方法的有效性。