服务机器人正慢慢融入我们的日常生活,在家庭服务、餐厅服务、展厅迎宾等方面扮演着越来越重要的角色。清洁机器人是使用最多的服务机器人,适用于家庭和公共场所的地面清洁,将人们从繁重而枯燥的体力劳动中解放出来。本文针对清洁机器人的运动特点,深入研究清洁机器人的全覆盖导航技术,以提高其覆盖效率。论文主要对定位、避障、全覆盖路径规划等技术进行了研究,具体工作如下。首先,介绍了清洁机器人的工作环境模型,使用栅格地图来表示环境信息。为在保证导航精度的同时满足覆盖算法的处理速度,本文采用双精度地图模式,将通过激光传感器获得的高精度栅格地图转变为低精度栅格地图：在高精度栅格地图中完成机器人定位、避障,以提高导航精度；在低分辨率地图中完成清扫过程中覆盖状态的标记,以提高全覆盖路径规划算法的处理速度。其次,考虑到工作环境复杂性与清扫任务的高效性,对清洁机器人的避障系统进行设计。建立滚动视窗实现障碍物的检测,并将环境中的障碍物按尺寸大小进行分类。为提高障碍物周围的覆盖率,对小型障碍物实行近距离绕边避障；仅将大型障碍物作为子区域划分时的边界,避免了由子区域数目过多而导致的全覆盖路径复杂和重复率高等问题。在避障过程中,对边界型障碍物实行基于模糊控制决策的避障策略。然后,在研究与对比已有算法的基础上,改进了全覆盖路径规划算法,采用单元分解法将环境分为一个个无重复子区域,并对子区域内的路径规划及子区域间的路径衔接方法进行研究。提出一种能够降低重复率的子区域间的衔接方法：在各子区域中采用往复前进式的覆盖方式,直到遇到阻塞点,计算阻塞点到未覆盖子区域顶点的路径衔接参数,将具有最短通行路径的子区域作为下一目标子区域进行覆盖清扫。该方法能够有效减少重复路径,降低重复率,提高了清洁机器人的覆盖效率。最后,将本文提出的方法与目前比较成熟的算法进行仿真实验的比较,验证了该算法的高效性。搭建实际环境,在基于ROS的改进的Turtlebot机器人平台上设计相应的软件系统,验证本文提出的清洁机器人全覆盖导航方法的实用性与有效性。