随着社会的发展,自主导航移动机器人在人类生活中的应用越来越广泛,人们对于机器人的定位精度和导航性能要求也越来越高。本文针对室内物流搬运行业,开展了基于多传感器融合的机器人系统设计和导航技术研究。首先,结合现有技术和本课题机器人的设计需求,提出了一种移动机器人系统设计方案,包括机器人的机械结构设计、运动学模型分析、控制系统设计和软件系统设计。根据室内物流搬运的应用场景,移动机器人采用四轮独立驱动和四轮独立悬架设计,以提高机器人的灵活性和承载能力。基于四轮差速的运动方式,对机器人的正逆运动学模型进行了分析和仿真。机器人的控制系统设计包括主控制器、传感器模块和电源管理模块的设计及选型,以提高系统的数据处理和通信能力。机器人软件系统设计主要包括机器人操作系统ROS的搭建和上位机软件的设计,以提高机器人的操作效率和人机交互能力。然后,针对移动机器人使用单一传感器定位精度低的问题,提出了一种基于多个不同类型的传感器组合定位的设计方案。通过对常见的室内定位技术进行分析,本文提出了一种融合里程计、惯性测量单元和超宽带信息的移动机器人定位方案,对方案中传感器的工作原理进行了介绍,对其中的基于绝对定位原理的超宽带定位方法及其误差来源进行了深入研究。根据这个融合定位方案设计了一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合定位算法。接着,为了提高机器人在室内搬运作业中的导航能力,对机器人的路径规划算法展开了研究。基于机器人的栅格地图模型,分别对机器人的全局路径规划算法（蚁群算法）和局部路径规划算法（动态窗口法）进行了分析,针对传统蚁群算法的不足提出了改进策略,并在MATLAB中对算法进行了仿真验证,证明了改进蚁群算法的有效性和动态窗口法的可行性。最后,将本文设计的多传感器融合定位算法和机器人导航算法在自主设计的移动机器人平台上进行实验验证。对室内实验环境及其栅格地图进行了创建,并进行了UWB定位系统的参数配置和静态定位精度实验,在此基础上进行了移动机器人的多传感器融合定位实验和机器人综合导航实验。实验结果证明了本文提出的融合定位算法和改进的机器人导航算法的有效性,满足室内自主导航机器人的设计要求。