随着科技的快速发展,机器人领域及相关技术迅速革新,相关应用日趋广泛,机器人学已经从大型支柱产业的热点快速扩展成为全人类的挑战。新一代的机器人期望能够安全可靠的和人们同处在家、工作场所及社区中,并提供服务、娱乐、教育、健康、生产及援助。目前,传统移动机器人已经无法满足人们的需求。因此,拥有自主感知和行为决策能力的移动智能机器人具有更为广阔的发展空间和应用前景。本文针对当前问题,具体研究内容如下:首先,阐述移动机器人在未知环境下运动所面临的问题,从而明确课题的研究意义,进而采用基于激光SLAM的移动机器人自主探索策略来解决上述问题。然后,就所研究问题,论述国内外常用的移动机器人SLAM以及自主探索策略的研究现状,从而确定具体的研究方法,并设计移动机器人自主探索系统的总体架构。接着,针对所研究问题,将整个系统分为基于激光雷达的移动机器人SLAM和基于信息论的自主探索策略两部分,分别进行详细研究。针对移动机器人激光SLAM问题,采用基于粒子滤波方法的移动机器人定位算法,以及基于已知位姿的环境地图构建算法,完成机器人运动估计、栅格地图构建等工作。针对自主探索策略,采用一种基于信息论的方法,该方法的长期目标是减少机器人在探索未知环境时所构建的地图的信息熵,短期目标是最大化互信息(互信息高的位置相当于环境的未被探索的区域),利用贝叶斯优化的方法来确定互信息极值点位置,从而确定移动机器人在未知环境中的每一个运动目标位置。最后,调用ROS中的DWA模块,完成局部路径规划,并驱使移动机器人向目标位置运动。随着移动机器人连续不断地到达每一个运动目标,从而完成对整个未知空间的遍历,最终实现对未知环境的探索。为验证基于激光SLAM的移动机器人自主探索方法的有效性,首先搭建室内移动机器人系统的软硬件平台,然后在学校实验室环境进行算法的实际验证。实验结果表明:基于信息论的自主探索方法可以使机器人在没有环境先验信息的情况下不断地向未知区域探索,并且相比于基于高斯过程的自主探索方法,该方法对于未知环境的探索时间更短,步数更少。