随着科学技术的不断发展,机器人技术已有突飞猛进的进步,并且世界多国已经将机器人技术列入国家发展计划。许多机器人也走进人们的生活,例如自动驾驶技术、扫地机器人、导航机器人等。在这些应用机器人中,避障能力是所有智能应用的前提和保障。本文结合深度相机Kinect和机器人操作系统ROS(Robot Operating System)设计并实现了一种新型智能避障机器人,具体研究工作如下:第一,经研究后发现ROS属于开源分布式操作系统,可以避免机器人开发中代码重复化和兼容性差的问题,同时为了后续的研发方便。本论文选用ROS为避障机器人操作系统,并将总系统分为激光雷达制图、Kinect相机障碍物识别以及导航与路径规划三个子系统。第二,选取Hokuyo-30LX激光雷达为制图传感器,分析了激光雷达的硬件结构、工作原理,完成了对试验区制图工作。选取RGB-D深度摄像机Kinect为机器人感知环境的主传感器,分析了Kinect的硬件构造、工作原理、深度数据集点云集,完成了对地平面上障碍物识别和地平面下坑洞识别。第三,本文在导航与路径规划设计中,采用自适应蒙特卡罗定位方法确定机器人的位姿;在机器人全局路径规划中对比分析了两大主流路径规划算法Dijkstra和~*A算法,在实际操作中使用了两种算法并分析了优缺点;在机器人局部路径规划中采用DWA动态窗口方法避障。使机器人可以顺利从自身定位到抵达目的地,完成避障。第四,最后搭建Turtlebot 2实验平台,融合制图、识别、导航三大系统,在同一实验场景中设置不同障碍物,成功完成导航和避障任务。