随着科技的进步以及工业和制造业的快速发展,机器人逐渐被人们熟知并扮演越来越重要的角色。近年来,移动机器人以结构简单、易于控制、适合二次开发等优势成为研究热点。而在移动机器人领域的众多研究方向中,避障以及安全性研究是其中非常基础与重要的内容。本文以移动机器人为研究对象,对移动机器人在多种障碍物环境中的避障性能以及安全性、实用性问题展开深入研究,并以Turtle Bot3机器人为实验平台,利用ROS（Robot Operating System）操作系统完成算法的实现。其主要工作如下:首先,对机器人操作系统及应用进行介绍;描述了Turtle Bot3移动机器人系统总体框架和相关硬件部分;在坐标变换以及运动原理的基础上建立移动机器人运动学模型;对ROS通信机制、话题的发布、接收等内容进行描述。其次,考虑到实际应用环境中移动机器人的安全性问题以及可能存在的未知障碍物对移动机器人避障的影响,本文对动态窗口法的评价函数进行改进,提出了运动轨迹均值评价法。该方法综合了末端值法和累加求和法的优点,既不会排除较大速度,又能与周边障碍物保持合适的距离。另外,针对不同稠密度的静态障碍物对移动机器人避障的影响,提出了速度权值可变的自适应动态窗口法。通过实验对所设计方案的有效性进行验证。再次,在多移动机器人动态避障算法研究过程中,分析了相互速度障碍法的优点与不足。针对相互速度障碍法避障速度理论可选而实际应用不可达的问题,综合考虑相互速度障碍法和动态窗口法的优缺点,将两种算法进行融合,对可选避障速度进行运动学约束;进一步,针对复杂环境下多移动机器人相遇过程中,由于膨胀半径的影响可能导致移动机器人避障失败的问题,又提出了膨胀半径可变的自适应相互速度障碍法。该方法可以通过判断周边环境的复杂度对膨胀半径进行调整,既保障了移动机器人与周边障碍物的安全距离又适当加大了可选速度范围;此外,还提出了模糊终点概念,解决了移动机器人在特定环境中的“摆动”问题。通过实验验证了上述算法的有效性。最后,利用ROS机器人操作系统和Turtlebot3移动机器人在实验室的真实环境中,对所提算法的可行性进行了进一步的验证。