目前扫地机器人的应用日益广泛,自主移动机器人逐渐成为人工智能领域的研究重点。它们不仅实现了工业自动化,也在日常生活中崭露头角。商场、酒店中的引导机器人、图书馆中的分拣机器人都可以极大程度地降低人们的工作量,改善人们的生活。本文以室内自主移动机器人为背景,主要研究了室内环境的地图构建与机器人自主导航等问题,搭建软硬件结合的机器人系统,并从传感器融合的角度提出一种鲁棒性较高的室内地图构建方案,以提升地图精度和导航效率。本文的主要工作如下:本文研究并搭建了能够运行建图与导航算法的机器人系统。考虑到室内自主移动机器人的应用场景定位,本文使用基于Linux系统的树莓派微型电脑,搭配双轮差速驱动底盘,构建小巧轻便的机器人外观。其履带式的双轮设计更附带减震、防撞击的功能。机器人还配有摄像头、激光雷达、惯性测量单元等传感器以获取外界信息。此外,本文在ROS机器人操作系统的框架下搭建了建图与导航软件系统,保证了数据的可靠传输和准确处理。本文优化了多环状复杂地形下的闭环检测算法。分别研究了激光雷达与摄像头获取环境点云地图的方法,包括占据栅格地图的生成、子图拼接、关键帧提取与位姿估计等。在针对多环状复杂地形时,本文使用了高精度的词袋模型进行闭环检测,训练并建立更适合该室内环境的词袋字典,提高了闭环检测的效率和准确度。本文使用单目摄像头获取环境图像信息进行ORB特征检测与提取,在计算图像帧相似度时采用先验相似度的方法确保模块的鲁棒性。本文提出了一种融合激光雷达与摄像头数据的建图导航方案。通过融合简单而廉价的单目摄像头提供的视觉信息和激光雷达提供的扫描帧,构建了精确的环境地图,使机器人得以应用于更广泛更复杂的场景。同时,本文改善了闭环误判的问题,采用三维点云映射法生成的二维栅格来修正网格地图。本文设计了机器人在准确地图上进行自主导航的方案,采用动态衡量启发式的A*算法,提高了查找目标点的效率,并通过拐点优化提升了实际情况中机器人的导航效率。