在室外大场景情况下，激光里程计累计误差会随着时间的增加而逐渐增加。针对现有激光同步定位与地图构建(SLAM)算法精度低、鲁棒性不足等问题，提出一种基于精确高效回环检测的大场景下的激光SLAM算法。该算法以激光里程计框架LeGO-LOAM为基础，改进回环检测部分，使用关键特征(Ring-Key)描述子构建KD-tree查找相似帧加速搜索，回环帧间匹配使用激光雷达虹膜描述子计算汉明距离判断相似度，避免暴力匹配，实现平移和旋转不变性。在KITTI数据集上进行仿真实验，结果表明：与原LeGO-LOAM算法相比，改进算法绝对位姿误差标准差平均降低了51.54%,相对位姿误差标准差平均降低了14.42%。