Este artículo propone un método de estimación del estado y construcción de mapas robóticos. Los métodos tradicionales de SLAM de lidar se ven afectados por el ruido de medición del sensor, lo que provoca que la trayectoria estimada se desvíe, especialmente a lo largo de la dirección de altitud causada por el ruido de lidar. En este artículo, se extraen los parámetros del suelo en el entorno para construir los factores del suelo y comprimir la deriva de la estimación de la trayectoria a lo largo de la dirección de altitud utilizando las características de la pose constante del robot en relación con el suelo. Nuestro método utiliza lidar y lazo inercial de forma estrechamente acoplada para obtener factores de odometría de lidar de baja deriva mediante optimización de grafo de factores. Los factores de odometría de lidar optimizados se agregan luego a un grafo de factores global, junto con factores de suelo, cierre de bucle y GPS para obtener una estimación precisa del estado del robot y mapeo después de la optimización del grafo de factores. Los resultados experimentales muestran que nuestro método tiene resultados comparables con métodos avanzados de SLAM de lidar, e incluso funciona mejor en algunos entornos complejos y de gran escala.