为了使智能车在室外未知大范围环境中实现真正的自主导航,采用激光雷达传感器获取车辆周围环境信息,基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波(AFE　KF)和改进的快速联合兼容关联方法设计了一套同时定位与建图(SLAM)系统,简称为AFEKF-SLAM.首先,采用一种基于局部关联策略和聚类分组策略改进的快速联合兼容关联方法解决SLAM中的数据关联问题,为状态估计提供准确的量测-特征匹配关系;其次,采用自适应渐消扩展卡尔曼滤波对车辆状态和环境路标的位置进行估计.基于“Victoria　dataset”的仿真实验表明,设计的SLAM系统实时性强,获得的定位和建图结果准确,能够为智能车在大范围环境自主导航提供可靠的保障.