在火灾、矿难、地震等灾害救援任务中,往往会形成高温、浓烟、毒气、坍塌等危险环境,使得救援人员难以进入。移动机器人能够代替救援人员执行任务,减少人员伤亡,受到了广泛的关注,具有积极的科学价值和现实意义。本课题将以移动机器人探索未知环境为背景展开。使用机载激光雷达探索环境,并构建地图,然后部署传感器网络节点,构成实时的环境监测系统。为增强移动机器人的运动控制能力,本文引入ROS机器人操作系统设计和构建了移动机器人平台,硬件采用了 iRobot差分驱动底盘和UTM30LX激光雷达。通过建立数学模型并进行分析,仅依托里程计的航迹推算方法具有较大的误差,而且随时间单调递增。因此,本文使用环境特征点对其进行矫正,通过扩展卡尔曼滤波的不断迭代,使得系统趋于稳定,误差协方差不随时间变化。在此基础上,针对室内环境,提出了基于Hector SLAM的同步定位与构图算法,使用激光雷达的数据匹配实现定位和局部地图到全局地图的连接。实验结果表明,所构建的移动机器人平台具有很好的鲁棒性,能够准确地构建室内环境的二维平面图,对于存在干扰的地面也能达到较高的精度。在移动机器人的路径规划方面,本文提出了在A*算法基础上改进遗传算法的路径规划算法,利用A*算法可以快速搜索出一条最短路径,再使用遗传算法对该初始路径进行优化,两者结合可以得到机器人移动的最优或次优路径。仿真结果表明改进后的算法所规划出的路径长度比A*算法规划出的路径长度明显缩短。针对传统遥控和无线控制作用距离有限的问题,本文设计并实现了无线传感器网络(WSN)多跳通信链路,由移动机器人在行进过程中部署WSN节点,形成远大于传统方式的机器人控制链路,能够很好地满足复杂环境灾难救援的需求。同时,由无线传感器网络节点携带温度、湿度、气体浓度等传感器,实时感知周围环境的信息。本文将机器人的机动性与无线传感器网络的分布式环境感知相结合,能够显著地提高救援任务的执行效率。