随着机器人产业的不断发展和人们对高品质生活的不懈追求,人们在日常生活的方方面面将会越来越频繁的看到服务机器人的身影,而这也给未来服务机器人的实用化和智能化提出了挑战。本文主要研究了基于二维激光雷达的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)和机器人自主导航等技术,旨在设计一款具备地图构建、自主导航等基本功能的室内服务机器人,可应用在化学工厂、隔离宾馆、办公楼等室内场景。首先根据室内服务机器人的基本功能需求,对机器人系统总体方案进行设计,主要包括机器人的主控器、底层运动控制器、用于环境感知的传感器以及通信模块的选型,搭建一款服务机器人硬件实验平台;在软件方面,确定使用ROS(Robot Operating System)平台实现软件开发,并实现了ROS平台与底层嵌入式平台的通信。其次,对机器人同步定位与构建地图问题展开研究,选用RBPF(Rao-Blackwellized Particle Filter)算法来解决SLAM问题,并通过优化其重采样策略及建议分布函数的方式来改善常规的RBPF-SLAM算法在迭代过程中出现粒子耗散、多样性下降的问题,在MATLAB平台中进行了仿真实验,验证了优化后RBPF-SLAM算法对机器人位姿及环境路标的估计更加准确。同时,采用基于RRT算法的前沿探索策略与改进RBPF-SLAM算法融合的方式实现机器人的自主探索建图功能,在ROS平台中搭建仿真环境进行实验,验证了自主探索算法的可行性。然后,对服务机器人路径规划问题进行研究。在全局路径规划算法中,引入变概率目标偏向策略增强随机树生长的目标性,采用节点优化思想去除冗余节点,来改善RRT算法收敛速度慢、稳定性差、拐点多等问题,并通过MATLAB仿真对比实验,验证了改进RRT算法的稳定性及快速性。在局部路径规划部分,对DWA算法展开研究,并在MATLAB平台中进行仿真实验,验证了DWA算法在局部路径规划过程中的有效性。最后,在自主搭建的室内服务机器人移动平台上进行算法及功能验证,实验结果表明:通过部署分布式通信网络可以实现机器人的远程控制;使用优化后的RBPF-SLAM算法构建出的地图更贴近实际环境,提高了构建地图的精度;基于前沿探测的自主探索策略能够合理地选取最优前沿点来引导机器人进行未知环境的探测,实现了自主探索建图功能;基于改进RRT的全局路径规划算法可以快速规划出一条起点到目标点的全局路径,考虑到机器人实际性能限制的DWA局部路径规划算法在机器人自主避障方面表现良好;上述实验结果验证了服务机器人总体方案的可行性及各部分算法的有效性,自主搭建的机器人系统可以实现服务机器人的基本功能。