随着全球科技的飞速发展,机器人的智能化应用及研究已被各行业所认同。自主移动机器人技术成为该领域的研究焦点,其中移动机器人底盘设计、地图构建、定位及导航成为移动机器人核心问题。自主移动机器人具有应用层面广,能够很大程度上代替人们从事相应工作,进而人们面对复杂场景不可或缺的工具,具有很大地研究价值和意义。然而,移动机器人仍然存在问题:如何设计机器人的底盘以及转向机构,使机器人自主能力提升;如何使用低成本的雷达和深度相机构建精准的地图,遇到低于雷达扫描平面的障碍物,雷达无法识别;如何根据构建的地图高效地执行路径规划算法,自主定位导航,到达相应的目标点;如何降低自主移动机器人研发周期及人力成本。针对上述问题,通过调研国内外研究现状,最终确定了一种小汽车式阿克曼底盘及转向机构的机器人设计方案,并通过调研的分析得到移动机器人设计参数。在Solid Works中进行整体及零件的三维建模、装配以及运动仿真测试,并对移动机器人的转向机构以及整体运动学模型进行数学模型建立,借助MATLAB工具优化分析。在ROS系统下,进行软件框架搭建,其中未知环境中定位及地图构建(SLAM),路径规划实现移动机器人自主导航的关键。利用单线激光雷达和深度相机进行数据融合实现SLAM技术;对现有基本快速扩展随机树解决规划的路径存在不足及缺陷进行了详述,针对该算法在二维栅格地图中存在随机扩展及路径曲折的问题,结合以移动机器人底盘的运动学非完整性约束及环境条件约束,提出了一种改进快速扩展随机算法,改进后的算法有效地向目标点扩展并利用三次均匀B样条曲线进行折线拟合,提高了规划出路径的平滑度,并利用MATLAB软件对改进的算法进行仿真验证,最后借助ROS中Rviz和Gazebo仿真环境验证改进后的算法。最后,在ROS架构下,修改开源包中的部分源码以及将改进后的算法以插件形式插入导航框架中,并搭建了实际的测试环境,将上述研究的算法在实际移动机器人上进行算法有效性验证。该论文有图82幅,表10个,参考文献61篇