自主导航能力是移动机器人在”智能”和”自主性”上的重要体现，拥有这种能力的机器人能够在不依赖人类控制的条件下，执行定位和认知活动，从而能够穿越未知的环境而到达目的地。如同机器人学科一样，导航能力也包含了许多不同知识体的集成，诸如机械机构学、运动学、计算机科学、人工智能、控制论等。本文着重于研究自主移动机器人的导航能力，尤其是关于环境感知、环境建模、概率定位、概率制图、同步定位和制图、路径规划和避障等方面的基本问题。更加具体的说，本文在综合各学科的基本理论和当前大量研究的重要结果的基础上，首先介绍了导航的基础-感知能力的当前发展和重要技术，重点讨论了栅格图和拓扑图两种环境表示方法；其次，本文讨论了Kalman滤波和粒子滤波等流行的概率定位算法，并介绍了地图更新、SLAM的框架以及实际应用中的行走策略；然后，本文讨论了机器人的路径规划能力，并提出了关键点图的提取和搜索策略，这种地图综合了栅格图、拓扑图和Voronoi图的优点，具有较好的实用性；此外，还对当前的避障算法做了相应的归纳和汇总；最后，本文藉由多目标优化的智能算法，给出了优化机器人路径的一种策略，这种策略能保证机器人最终路径安全并且平滑。