在室内GPS信号较弱的条件下,移动机器人对未知环境的主动感知与自主导航一直机器人研究领域的热点。精确的三维场景模型有利于机器人通过数据匹配等方法获得自身准确的位姿估计,并可以基于环境信息生成无碰撞的导航路径,因此三维场景重构技术与基于三维场景的路径导航算法在三维测绘、废墟救援、环境探索等方面有着非常重要的发展意义。本文针对于三维场景重构及路径规划问题展开研究。对激光点云进行滤波和三维标定后,基于自主开发的三维激光测距系统,移动机器人可以实时获取当前位置的激光点云。在移动过程中,机器人对每一条激光线中的点云进行特征点提取,然后在上一幅点云中寻找每个特征点对应的匹配点,并根据对应点的关系,进行非线性迭代初步估计机器人位姿。校正的机器人位姿通过增加特征点匹配对的数量进一步计算得到。将融合机器人位姿的点云累积,机器人能够实时地对经过的场景进行三维重构。对重构的三维场景采用八叉树数据结构进行建模,依据八叉树地图,移动机器人采用波阵面传播算法在场景中进行探索,并有效地检测碰撞,生成一条可行路径,然后在移动机器人运动的过程中不断更新路径,从而去除动态障碍物的干扰,保证移动机器人自主导航的安全性。此外,本文提出一种基于激光数据的导航标识图识别方法,使移动机器人在自主探索的过程中可以检测到导航标识图的信息从而执行导航任务。对导航标识图采用投影变换的方法进行无畸变处理,然后通过高斯核滤波等方法对标识图进行滤波处理,这样处理后的导航标识图中的信息能正确地被识别出来,从而帮助移动机器人更好地导航。以Pioneer 3-DX室内机器人为移动平台、以ROS(Robot Operating System)为软件框架构建实验平台,实验结果验证了三维场景重构及自主导航算法的实用性和有效性。