近年来,移动机器人在各方面的应用日益广泛,与之相关的技术已在国内外机器人领域掀起研究热潮。对环境的认识和定位从而实现自主导航是移动机器人智能化的重要标志和特征。未知环境下的即时定位与地图构建(SLAM)一直是移动机器人技术领域的研究热点。本项目面向室内服务机器人系统,开展基于ROS的移动机器人建图导航相关技术研究,具体包括基于ROS的移动机器人操作系统开发、室内环境自主探索建图、以及局部路径规划等方面,具体研究内容如下。首先,设计了移动机器人的硬件结构,完成机器人的传感器等硬件系统搭建。在软件控制系统方面,基于模块化、分布式计算的设计思想,开发了基于ROS的移动机器人系统平台,对移动机器人的传感器信息采集、移动控制、建图导航及环境观测等节点进行了设计,最终搭建了一套完整的建图导航机器人系统。该机器人能够进行实时的地图创建与导航,同时具备较好的人机交互能力。其次,针对目前SLAM系统中状态估计无迹卡尔曼滤波算法(UKF)计算量大的问题,提出了基于局部采样的UKF状态估计算法。根据算法中状态向量的特性,在UKF算法的UT采样过程中采用仅对部分与当前状态估计相关数据进行采样的策略,降低了状态估计的计算复杂度。对新的采样算法进行公式推导分析,并通过仿真分析,验证了提出的算法在保证滤波定位精度的同时降低计算量,提高机器人建图的实时性。提出了基于全局路径的改进动态窗口(DWA)局部路径规划算法。首先通过对传统的DWA算法进行公式分析及仿真实验研究,针对其评价函数中存在非必需项和特殊环境导航效果差的问题,提出了基于全局路径规划的DWA算法,并通过MATLAB实验仿真分析证明改进方法的有效性与鲁棒性。最后,利用搭建的移动机器人实验平台对机器人的自主探索SLAM进行了实验,验证了基于局部采样的UKF定位算法和改进的DWA局部路径规划的算法的可行性。