移动机器人由于结构简单，系统稳定性高，应用广泛，一直以来都是研究的热点。其中，移动机器人对自身所在陌生环境的自主地图创建是移动机器人系统研究中的一个重要的课题，是移动机器人自主导航以及完成复杂任务的基础。由于移动机器人工作环境的复杂性和未知性，单个传感器探测的环境信息一般都是片面的和模糊的，因此，必须依靠多传感器信息融合技术进行移动机器人方面的研究。本文主要研究了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法及其在移动机器人地图创建中的应用。本文主要研究工作如下：首先，本文介绍了移动机器人地图创建系统的传感器分类和常见的地图表示方法，综述了基于多传感器信息融合的移动机器人地图创建的研究现状，并介绍了本文的选题背景和主要研究内容。然后，针对基于D-S证据理论信息融合的栅格地图创建的需要，定义了移动机器人的三个坐标系统和坐标转换，并且介绍了本文用到的两种栅格地图。与此同时，对于本文采用的两种传感器：超声波传感器和激光测距仪，分别介绍了两种传感器的测距原理，并且建立了两种传感器的环境探测模型。基于以上基础，本文详细描述了基于D-S证据理论的信息融合算法创建栅格地图的基本流程。其次，针对传感器采集信息时会获得大量的不确定信息，本文引进了Hough变换对传感器数据进行预处理，这样去除了大量的不确定信息，大大减少了D-S信息融合的工作量，提高了创建地图的效率。针对D-S证据理论的组合规则和决策规则应用于移动机器人栅格地图创建时存在的一些缺陷，本文对D-S证据理论的组合规则和决策规则进行改进，使其更加适用于栅格地图创建。给出了改进型算法创建栅格地图的流程图，并进行了仿真实验研究，验证了该方法的有效性和可行性。最后，本文以实验室的能力风暴机器人为平台，进行基于改进D-S证据理论的移动机器人栅格地图创建方法的实验研究，并根据超声波传感器的测距缺陷，采用分组触发的方式进行环境探测，通过实验验证了该方法的有效性和可行性。