在许多现实世界中，必须实时进行6D自我动作估计和映射。尤其是在机器人领域，低延迟和稳健的运动估计对于控制自动驾驶是必不可少的。动态生成的地图对于避免障碍物和路径计划也是必不可少的。迄今为止，实时融合各种传感器及其大量数据仍然是一项相当艰巨的任务。当传感器遭受外部诉讼和测量误差时，问题的复杂性就会增加。当自我运动估计和映射应在6D中进行，准确，稳健，低延迟且形状较小时，问题尤其困难。在本文中，我们建议通过以粗到精细的方式利用范围，磁性和内部感测来解决问题。这项工作的内容分为两个主要小节：使用多传感器融合方法在室内环境中进行稳健的态度和标题估计，以及使用基于激光拉尔达的系统的低延迟6D EGO-MOTION估计和映射技术。在第一部分中，我们提出了一种基于偏僻的二惯性和磁性传感器的新型多传感器融合。它的发展是为了进行稳健的态度和标题估计，并能够补偿外部磁场异常。我们制定了一个基于相关的滤波器模型，用于预处理术语数据，并采用了复发性神经网络（RNN）融合模型，以在室内环境中执行强大的估计。在第二部分中，我们提出了基于LiDAR扫描切片和并发匹配方法的低延迟大满贯框架。此框架 - 在并发的多线程匹配管道中使用切成薄片的点云数据，并利用态度和标题角度来实现高更新率和低延迟6D自我感动估计。将lissajous旋转模式应用于传感器的有限视场（FOV）。二维粗糙度模型被删除，以提取特征点，以进行点云的精细匹配和注册。此外，姿势估计器会参与时间运动预测变量，该预测器有助于在地图中找到特征对应关系，以便非线性优化器的快速收敛性。我们已经通过一系列广泛的实验验证了所提出的自我运动估计和映射方法，这些实验从远程诉讼，手工接种到无人机连接设置。在整个实验中，探索了不同的环境，例如室内实验室，办公室，家庭和工业地点以及各种混合条件。表明，这些方法能够进行高精度，低延迟估计以及快速运动和环境退化方面的鲁棒性。