随着机器人技术的发展以及多学科技术的融合,智能移动机器人已经渗透到人类生产和生活的各个方面。移动搬运机器人作为一种智能移动机器人,可以代替人类完成更多复杂危险的工作,解放了劳动力,应用前景广阔。尽管如此,移动搬运机器人仍存在定位精度低、路径规划效果不佳以及价格昂贵等缺点。因此,研究并改善移动搬运机器人的定位以及路径规划技术具有重要意义。基于室内移动搬运机器人的工作需求,设计了以STM32为主控芯片,以编码器和激光雷达为传感系统模块,以四自由度手臂为主要操作模块的移动搬运机器人的总体方案,搭建了移动搬运机器人整体实验平台。建立了行走部的坐标系模型以及运动学模型;基于D-H法分析了机械臂的正运动学和逆运动学,求解了机械臂的工作空间;利用多项式插值研究了机械手臂的运动轨迹,利用MATLAB进行仿真,得出移动搬运机器人通过五次多项式进行手臂轨迹规划的效果更佳。基于同时定位与地图构建理论,建立了传感器模型中的地图模型、里程计模型以及激光雷达传感器的观测模型;分析了基于贝叶斯滤波原理的关键定位问题,并进行综合仿真实验,得到了移动搬运机器人在一阶非线性系统下基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的仿真图;分析可知,移动搬运机器人在粒子滤波定位算法下的误差最小,效果最优;根据传感器模型,对基于扩展卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法的同时定位与地图构建进行仿真实验,实验表明,移动搬运机器人在粒子滤波算法下的同时定位与地图构建误差较小,波动较小。基于不同环境地图的表示方法,建立了以栅格地图为基础的环境信息模型;考虑障碍物的影响,对比了移动搬运机器人在Dijkstra算法、A*算法、改进A*算法下路径规划的实验,验证了改进A*算法的有效性;针对动态窗口法容易陷入局部最优的缺点,提出了通过改进路径评价函数来优化轨迹的改进动态窗口法,并通过仿真实验证明了改进动态窗口法在局部避障方面的有效性,提高了机器人路径规划的能力。以自主搭建的移动搬运机器人为实验平台,在静态室内环境下进行同时定位与地图构建实验、路径规划实验以及搬运实验,实验验证了基于粒子滤波的同时定位与地图构建、改进路径规划算法在移动搬运机器人实际工作中的可行性。