针对长管廊特征退化导致巡检机器人建图与导航定位困难的问题，提出了一种弱特征下巡检机器人建图与导航定位方法。首先，利用激光雷达里程计紧耦合同步定位与建图（ＳＬＡＭ）算法获取点云地图并进行降噪和降维处理，进而获得二维栅格导航地图；其次，改进了自适应蒙特卡洛定位（ＡＭＣＬ）的重定位方法以提升导航定位精度；随后融合安全Ａ与时间弹性带（ＴＥＢ）局部路径规划算法以提升机器人在管廊巡检过程中的避障能力；最后，在实验室模拟场景进行了功能性验证，相较于原始点云地图，数据量减少了８８． ８７ ％ ，优化后ＡＭＣＬ 重定位位置匹配误差减小了８６． ８８ ％ ，朝向匹配误差减小了４５． ２６ ％ 。结果表明：该导航系统在特征退化的场景下，仍能实现导航和定位功能，证明了其在实际应用中的优越性能。