室内建筑机器人通常到达指定位置后开始作业,根据环境自主规划作业路径完成后离开。如何实现机器人自身精准定位、对所处环境精确建模和理解对后续机器人精准作业有着至关重要的影响。针对传统SLAM方法由于回环检测和目前以点云分割实现环境理解存在的效率、精度问题,本文提出了一种基于BIM特征的建筑机器人定位建图和环境理解方法。首先通过图像语义分割和环境标志物语义补全实现同步点云数据语义分割;然后基于机器人初始定位利用BIM校正累计误差求解激光里程计;最后结合BIM路标信息实现后端非线性优化,建立全局一致的三维点云语义地图以实现环境数据的语义理解。主要包括以下四个部分内容。（1）为提高图像语义分割精度,提出一种基于ENet框架实现语义分割、并补全环境标志物语义信息的方法。首先基于ENet网络框架,通过网络预训练初始化参数,进而调整网络参数生成最终语义分割网络;其次通过边缘检测、直线检测算法,基于图像切分并结合BIM特征信息实现轮廓概率提取和拟合,以补全标志物语义信息。该方法图像语义分割精度较高且进一步提升了环境标志物语义分割精度。（2）为估计机器人初始定位,提出一种BIM特征点云与激光雷达初始帧点云配准实现初始定位的方法。首先建立激光雷达与轮式里程计之间的联系;然后通过FPFH粗配准和循环ICP精配准方法求解BIM点云与初始帧点云的位姿转换矩阵;最后基于雷达轮式里程计标定,实现机器人在BIM中初始定位。该方法可实现机器人高精度初始定位。（3）为提高里程计精度,避免使用回环检测带来的效率、精度问题,提出一种利用BIM校正累计误差的激光里程计求解方法。首先提取三维点云关键点同时转换其为二维点云;然后以轮式里程计数据为预测初值求解帧间运动;最后基于机器人初始定位,结合BIM数据消除累计误差求解激光里程计。该方法特征提取稳定、计算量小、里程计求解准确。（4）为建立全局一致的三维点云语义地图,提出一种BIM数据提供路标的后端图优化方法。首先建立相机雷达之间的联系,基于图像语义分割实现同步点云语义分割;然后依据BIM提供路标求解子地图间空间约束,以雷达扫描帧、子地图为节点,激光里程计、子地图空间约束为边构建位姿图并进行非线性优化;最后构建全局一致的三维点云语义分割地图。该方法地图描述、分割较为准确。