同步定位与建图(Simultaneous　Localization　and　Mapping,SLAM)是移动机器人与智能车辆实现环境感知、实时定位的关键技术.随着科技的不断发展,具有便携、扫描范围广等优势的手持旋轴激光雷达应用愈加广泛.为了解决手持旋轴激光雷达在运行过程中由于旋转引起的特征点稀疏导致定位建图质量差的问题,提出一种改进的SLAM算法.在LIO-SAM算法的基础上计算了一种表征点云强度信息的特征点,在提取几何特征边缘点与平面点时,将周围强度值变化较大的点作为一种新的特征点引入点云匹配.同时,通过实时判断系统是否存在退化风险,从而动态调整滤波数值设置,保证了系统运行的稳定性.实验结果表明,在手持旋轴激光雷达采集的户外场景数据下,经过改进的SLAM算法相比LIO-SAM算法有更好的定位与建图效果.