将低成本Kinect传感器提供的RGB图像和深度图像(即RGB-D信息)用于移动作业型机器人环境感知已成为国内外热点之一。但是由于RGB-D信息数据量大、分辨率低、干扰点多,如何在仅使用Kinect这个限定条件下来高效、精确地建立环境的三维全局地图,并用于机器人长期、可靠的定位与导航,这是一个急需解决的问题。为此,本文系统地研究了基于RGB-D感知的移动机器人自主三维全局地图构建与导航技术,并针对室内环境特点开发了移动机器人避障导航系统。首先,为了将数据量大、干扰点多的Kinect原始点云快速并准确地用于三维地图构建与导航,设计开发了一种基于RGB-D感知的环境特征提取与处理方法,为后续的三维地图构建与导航提供基础。其次针对三维地图创建过程中存在累计误差及计算效率不高的情况,提出了一种基于SDBoW2模型的三维全局地图构建方法：引入二进制形式的ORB特征算子,并结合一种融合空间信息的SDBoW2模型,实现了基于SDBoW2的闭环检测,不仅有效减少了三维地图的内存占用空间、加快了特征提取与匹配的速度,还提高了三维地图拼接以及视觉定位的精度。然后针对两类室内环境情况,采用两种不同策略设计开发了机器人避障导航系统。一方面,对于可建地图的一般室内环境,将全局路径上的序列点作为导航参考目标点,结合基于RGB-D感知的实时定位结果和接近图反应式避障算法实现自主导航。另一方面,针对走廊等一类具有规则几何结构特点但缺少足够视觉特征、仅采用视觉难以可靠建立地图的环境,提出利用踢脚线信息实现导航参考目标点的获取,通过接近图算法计算局部运动控制量,完成基于栅格-几何混合特征的走廊视觉避障导航。在上述研究基础上设计了基于RGB-D感知的移动机器人室内环境应用系统,开发实现了基于RGB-D感知的环境特征提取、三维全局地图构建、视觉定位、视觉避障导航等典型功能,并且通过一系列实验验证本文方法的可靠性和有效性。