在自主移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心。移动机器人导航要求移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在动态的、有障碍物的环境中自主运动。而避障和定位是导航研究的两个基本问题。在移动机器人导航控制理论与方法研究中，确定性环境的导航控制方法已取得很好的成果。与在已知环境中相比，机器人在环境完全未知且有动态障碍物的情况下需要在线探测障碍物且给出控制策略，使得导航更加困难。本文主要针对未知环境下移动机器人实时动态避障及定位问题进行了研究，考虑里程计定位的无界累加误差和动态障碍物环境下实时障碍躲避需要，提出了一种有效的避障定位的策略。 本文首先对移动机器人避障的环境信息采集系统进行了详尽阐述，在第二章中就移动机器人运动控制和主要传感器模型进行了讨论，建立了激光测距仪和里程计的误差模型，并分别对其误差来源和影响进行了分析。 针对动态时变未知环境下缺乏有效避障方法的实际情况，第三章中提出了一种基于感知—动作的避障角度搜索策略用于完全未知环境下移动机器人实时避障。同时，基于本文提出的避障策略就避障运动控制中的一些实际情况，对避障行为中障碍信息提取、机器人旋转方向选择和安全距离的选取等问题进行了详细探讨。 第四章在对目前常用自定位方法进行分析的基础上，对常规测程法进行了改进，利用数字罗盘所获得的方向信息对里程计定位模型进行了修正，解决了定位过程中的方向迷失问题，并且对里程计定位中的系统误差和驱动轮打滑误差进行了校核和补偿，进一步提高了定位的精度。 为了验证本文提出的避障定位方法的有效性和可行性，在Grandar AS-R移动机器人平台上分别设计了室内环境下的实时避障及定位、系统误差UMBmark校核以及轮子打滑校核实验，文章的最后一章给出了实验数据及分析。实验结果表明，该方法对于静态和动态障碍物都能很好的实时躲避，具有很强的抗干扰性和较高的定位精度。