近年来随着科学技术的发展,智能机器人在军事、医疗、制造业、服务等行业得到越来越广泛的应用,在此背景下,本文以室内服务机器人为对象,对此类机器人的自主导航系统进行了设计与研究,主要工作分为运动控制系统设计,环境地图构建,导航过程优化,定位与路径规划算法研究。具体工作如下:首先,对机器人运动控制系统进行设计。包括,底层控制系统电路设计及功能器件选型、实验平台整体搭建、机器人运动学分析,基于PID算法的电机控制和系统通信部分。其次,进行环境地图构建。通过对常见的Hector、Gmapping、Cartographer三种2D SLAM算法进行分析,结合机器人的实际运用环境,选用Gmapping算法作为本文定位与建图的方法。在对算法的工作原理及流程进行分析的基础上,选用栅格地图表达方式,并通过实验验证了算法的建图效果。再次,进行机器人导航过程中的定位研究与降噪处理。对常用的蒙特卡洛定位(MCL)算法进行分析,针对MCL算法存在粒子丢失问题,采用自适应蒙特卡洛定位(AMCL)算法作为本文机器人的定位方法。针对导航过程中存在颠簸和打滑导致定位不准问题,设计了一种利用数据融合算法将惯导和里程计数据进行融合,实时纠正机器人位姿的方法。另外,由于机器人受到激光雷达噪点干扰问题,采用PCL点云滤波算法中的半径滤波算法对噪点进行了降噪处理。最后,对自主导航过程中的全局和局部路径规划算法展开研究。针对全局路径规划A*算法中存在折点数量过多问题,采用对评价函数进行改进后的A*算法,减少了全局路径规划中的折点数量。针对局部路径规划DWA算法路径不是最优问题,采用对轨迹评价函数进行修改后的DWA算法,优化了机器人的局部路径,提高了导航效率。分别对传统和改进后算法利用MATLAB进行仿真分析并在真实环境中对自主导航系统的功能和精度进行实验测试,实验结果表明,本文所设计的自主导航系统全局路径规划折点数比原来减少了4个,走过的路径总长度减少了0.4m,局部规划总次数减少了11次,X轴上平均偏差约为0.07m,Y轴上平均偏差约为0.04m,平均角度偏差约为6.3度,功能完成效果符合预期目标,能够满足室内服务机器人的正常工作需求。本文所研究内容亦可为其它系列的轮式机器人导航系统的设计提供思路。