随着人工智能与控制、计算机技术的发展,移动机器人在人们生产生活中应用越来越广泛。在复杂的室内环境中辨识地图,实现机器人的自主定位与路径规划是移动机器人完成自身任务的关键,因而机器人的同步定位与地图构建(SLAM)与路径规划,即导航技术的研究是非常有应用价值与理论研究意义的课题。本文主要分为移动机器人总体设计与导航技术研究两个方面。移动机器人总体设计上为减轻机器人体积与自重,提高系统计算能力,本文基于机器人操作系统ROS平台,设计了由上位机(PC端)+主控制器+运动控制器+运动执行机构组成的上下位机结构,采用树莓派主控,Arduino底层控制,激光测距仪与里程计为主要信息获取工具的方式,构建了本文的机器人平台,给出了模块化的核心软件框架。导航技术研究方面,本文以室内未知环境为背景,对机器人SLAM与路径规划两方面进行研究。SLAM方面本文基于Rao-Blackwellization思想,针对粒子退化与贫化现象,对比选择正则化粒子滤波算法进行机器人的位姿估计,采用使用Unscented变换融合观测信息之后的提议分布作为粒子建议分布,从而改进RBPF-SALM算法,并通过仿真验证了改进的效果。路径规划方面,本文采用基于启发式搜索的A*算法进行全局路径规划,动态窗口法(DWA)进行局部路径规划与避障,并通过仿真验证了其可行性。最后基于Gazebo环境搭建四轮滑移机器人对以上算法进行了测试,并用本文搭建的机器人平台在结构化的室内环境进行了实验,验证了算法的可行性。