智能移动机器人主要是为了方便人们的日常生活以及特殊领域的应用而设计的，现在已经广泛地应用于现代工业、军事、航天、医疗、交通、服务以及人类生活的许多领域。它的工作范围主要是室内环境，目前完成的任务主要是为使用者提供一些传输性服务，比如自动地把物品或人类从一个地方载到另一个指定的地方，或是根据使用者的命令传递物品。 在移动机器人的研究问题当中，移动机器人的导航技术是其中的一个重要的研究方向，也是智能移动机器人的一项关键技术。它们研究的问题主要包括自定位、障碍检测、随机避障、地图的构造和路径规划等。目前世界上越来越多的研究人员开始从事智能移动机器人方面的研究，所以针对这几个问题人们不断有新的解决方案。本文就智能移动机器人导航系统研究中的几个问题作了比较深入的研究，并提出了一些新的算法： (1)提出了一种基于多维直方图的智能移动机器人自定位方法。这种方法是以建立一个包含颜色、边缘、梯度、强度和纹理等信息的多维直方图，来对一副图像的全局表现特征加以描述，通过不同图像的多维直方图的匹配，来达到地点识别的功能； (2)提出了一种结合标识物法和图像表现特征法相结合的自定位系统。这个系统是在结合两种方法的时候，发扬了标识物法快速准确的优势，同时由于仅仅是用标识物法对地理标识物进行检测而不进行识别定位，从而又避免了标识物法中分割与识别所带来的种种困难。而在利用场景图像识别法中，基于图像全局特征信息进行识别，从而提高了系统的准确性和鲁棒性。 (3)提出了一种基于自然标识物检测的主动式地图构造法，从而可以非常简单的构建一个准确、高效的导航地图，而且构建过程中并不需要对实际工作场景进行几何测量这样繁重的工作。这种地图的应用，使在场景图像识别的过程中的搜索过程由全局搜索可以简化为某种局部搜索，从而可以有效地提高自定位过程的速度和效率，同时自定位的准确性也大大的得到了提高。