近年来,随着计算机技术的不断成熟,移动机器人的工作领域愈发的增多。而移动机器人都有一个特点,就是需要充电。为了使移动机器人能够长时间进行工作,就需要解决机器人的充电问题。移动机器人一般通过对环境构建地图,并控制机器人在地图上导航的方式进行对接充电。但这通常对机器人的操控人员和机器人的工作环境有较高的要求,因为传统的利用激光和摄像头构建环境地图的方法并不包含物体的语义信息,不是专业人员难以对地图进行操作。而且由于现在算法的缺陷,在地图建立的过程中如果有人物等动态物体的存在,会将这些动态信息也加入到地图中,使地图构建不准确。最终,由于多方面原因,导致机器人并不能和充电桩实现精确对接。为了解决移动机器人充电过程中的这些问题,本文设计了一套基于ROS(Robot Operating System)系统的自主充电对接系统。为了完成这一系统,本文做了以下几方面研究:(1)研究了利用相机对环境信息的获取工作。通过将yolov3-tiny算法移植到ROS系统下,使目标检测算法能够更方便的和ROS系统中的节点进行通信,并利用yolov3-tiny对图像进行检测,得到了图像中每个物体对应的位置信息和类别信息。改进了障碍物数据的获取方式,使数据更加贴近实际的障碍物。(2)研究了目标检测数据和深度相机数据的融合工作。通过对深度相机数据和目标检测数据进行数据融合,为每个深度相机数据赋予了语义信息。(3)研究了环境地图的构建工作。设计了语义地图的构建方法,通过带有物体信息的深度相机数据,将物体的语义信息也加入到占据栅格地图中,生成语义地图。并设计了语义标签显示程序,使语义地图能够在ROS的rviz显示软件中显示出来。设计了静态障碍物地图构建方法使地图更加利于机器人的导航。(4)研究了机器人的导航和充电桩对接工作。使机器人能够从起始点导航到地图中可通行的任意位置,并能够躲避临时的障碍物。设计了机器人和充电桩的充电对接方式,通过摄像头对充电桩进行识别,完成对充电桩的定位,实现了机器人和充电桩的准确对接。最终,通过实验的数据表明,本文设计的机器人的自主充电系统解决了移动机器人充电过程中的地图可读性差、地图包含动态障碍物信息、机器人导航不准确、机器人对接成功率不高等问题,实现了移动机器人的自主充电。