室外巡检机器人是当前移动机器人领域的一个研究热点,其包含了传感器技术,数据融合、自主导航以及人工智能等领域的技术。其中自主导航技术涉及到环境建模定位、路径规划及跟踪控制等领域的研究,因此,可以认为自主导航是移动机器人最关键的技术问题。本文以应用于室外环境下的社区巡检机器人为研究对象,以自主导航技术为研究方向,对其系统组成和软硬件架构体系进行了深入细致的研究并设计了一个满足需求的社区巡检机器人平台;对其运动学和动力学模型进行了细致的推导分析并推导了便于控制的简化数学模型;对路径规划、轨迹规划以及轨迹跟踪等自主导航技术算法进行了深入研究并进行了仿真和应用测试。首先,结合上海某智能科技有限公司的社区巡检机器人项目需求,明晰了巡检机器人系统架构方案,研究并设计了巡检机器人的软硬件系统,分别从软硬件角度对其架构作了详细研究。搭建巡检机器人实物平台。接着对巡检机器人的数学模型从运动学和动力学的角度分别做了系统的研究,并根据实际情况和便于分析控制实现的角度构建了简化的二自由度的“自行车模型”为后续算法研究奠定了基础。在路径规划上为了解决以A*为代表的传统搜索式算法和以智能式为代表的遗传算法在路径规划上存在的不足,详细研究了基于A*算法的各种变体算法的性能,以此为启发,提出了动态权重改进的A*算法和基于致死染色体思想改进的遗传算法,并对其进行了仿真验证和实物平台验证,数据结果表明改进的算法比原生的传统算法在效率有所提高。同时,考虑到全局路径规划无法应对实际行驶中存在动态障碍物引起的环境变化,进一步研究了以DWA为代表的局部路径规划算法,并对其提出优化采样范围角的改进算法。两者结合解决了巡检机器人完整的路径规划。从路径规划到巡检车机器人实际控制输出还需解决轨迹跟踪控制的问题,为此又研究了贝塞尔曲线和多项式曲线轨迹规划算法并结合车辆模型研究了基于预瞄窗轨迹跟踪和基于数学模型的轨迹跟踪控制算法,解决了路径规划算法的在实际应用中各个环节的算法问题。最后,基于ROS软件环境对所提出算法做了仿真验证,并在实际园区环境中将算法应用于巡检机器人实物平台做了验证。