环境建模是移动机器人导航领域中的一个重要课题，多机器人协作也是近几年兴起的一个具有挑战性的课题。在单机器人导航技术日益完善的前提下，用多个机器人协作来完成一项任务能使工作效率大大提高。本论文主要致力于多机器人协作地图创建的研究。本论文从多次实验中得到声纳信息点的分布特点，分析了声纳信息弧的误差结构。并在此基础上构建了基于声纳信息点的特征提取方法和协作建图策略。总体上说，本文的创新点有以下两点：1、单机器人室内地图构建中，主要针对声纳传感器精确度低，噪声点多的特点分别设计了直线特征以及点特征的提取方案。提出了一种声纳分组策略，有效避免了直线特征提取中由于声纳噪声而造成的数据点聚类精度不高的问题。点特征提取采用改进的TBF算法，提出一种新的点特征更新准则代替原有的滚动表格，避免了特征的遗漏。同时根据声纳弧在边沿和拐角处反射的特点提出了求两弧交点的条件和判断两弧反射于同一物体的条件，有效滤除了墙面上的数据点。2、提出一种适合于几何地图构建的多机器人协作建图方法——三角形动态分区法。算法分为机器人行为设计、子区域属性设计、全局地图的更新、分区算法、任务分配算法等几部分。属性值的设置使机器人的行为规划更为便利。任务分配算法中提出了代价函数和收益函数的计算方法，不但考虑了机器人和目标之间的相对位置因素，且考虑到已分配机器人目标对对剩余的目标点收益的影响因素。实验中利用已确定的分配方案循环计算下一组机器人目标对以得到最优分配方案。仿真实验证明该方法的有效性，它为复杂的室内环境下多机器人协作几何地图构建提供了一种新思路。