温室巡检机器人的应用对温室环境与植物检测智能化发展具有重要意义。本文针对当前温室巡检机器人导航路线固定、传感器安装铺设成本高、卫星定位信号差等问题,通过对比分析现有温室移动机器人导航控制方式,确定了基于激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的多源数据融合式导航方案,最终设计了一套基于多线激光雷达和2D激光雷达SLAM技术的温室巡检机器人自主定位导航控制系统,使得巡检机器人具备实时定位与地图构建、多目标点路径规划以及动态避障功能,同时为安装其它传感设备提供了自主作业载体,进一步可有效替代人工完成温室巡检作业。主要研究内容如下:（1）巡检机器人导航系统软硬件设计。完成了巡检机器人导航系统硬件和软件系统设计与选型,其中,硬件系统采用模块化设计方式,包括传感器模块、控制模块、驱动模块和电源模块。机器人采用16线激光雷达采集环境信息,结合惯性测量单元和里程计信息,基于工控机实现巡检机器人及时定位与地图构建,采用STM32嵌入式主板完成巡检机器人底层控制。巡检机器人软件系统整体基于Linux系统和Ubuntu 18.04开发设计,包含应用层、控制层和驱动层,应用层通过基于Qt Designer设计的图形化界面实现巡检机器人导航任务调度;核心控制层基于ROS（Robot Operating System）开发,包含环境地图构建、多目标点设置、巡检机器人自主定位和路径规划导航;驱动层用于发布巡检机器人底层控制命令。（2）巡检机器人环境地图构建。为增强巡检机器人温室作业运动时的安全性,同时降低其建图时的计算耗力,本研究通过设计点云转换节点将多线激光雷达采集到的三维环境信息逐层过滤融合成二维激光信息。融合后的二维激光数据信息包含节点所设高度阈值和范围阈值以内距离巡检机器人最近的障碍物信息,然后在此基础上融合惯性测量单元与里程计信息,参考2D Cartographer算法完成巡检机器人温室导航栅格地图构建。（3）巡检机器人定位导航功能设计。定位方面,采用自适应蒙特卡洛算法对激光雷达所采集到的环境信息与所建的栅格地图不断匹配,进而实现巡检机器人在导航地图中的自主定位。巡检机器人路径规划方面,采用Dijkstra算法进行全局路径规划,采用DWA（Dynamic Window Approach）算法进行局部路径规划。通过设计目标可视化节点,巡检机器人采用基于RVIZ可视化界面和Publish Point功能实现导航多目标点设置。（4）巡检机器人定位精度和导航精度测试试验。通过设计巡检机器人定位精度测试试验和导航精度测试试验,并在标准玻璃温室实地测试,巡检机器人在0.4m/s移动速度下,距离目标定位点的平均位置偏差小于8cm,标准差小于3cm,航向平均偏差小于3°,标准差小于1°。当巡检机器人分别以0.2m/s、0.4m/s、0.6m/s的速度移动时,其实际运动路径与目标运动路径之间的横向平均偏差小于10cm,标准差小于6cm,巡检机器人运动过程中的航向平均偏差小于3°,标准差小于1.5°。定位精度和导航精度均满足巡检机器人在温室环境下的移动导航定位需求。