随着通信、计算机等行业的快速发展,工业4.0智能时代即将到来。智能机器人的研发成为可能,各种形式的机器人逐渐取代人类走进工厂、家庭,成为人类不可或缺的好帮手。本文基于机器人装备的二维的激光传感器和深度相机等传感器,针对机器人在实际环境中所面临的热点问题进行探索和实践。针对二维激光只能探测平面的限制,本文提出一种栅格地图融合的建图方法,和基于层级动态代价地图的避障方法,使得机器人可以将激光和深度相机所探测到的信息用于创建地图和导航避障。针对机器人绑架以及全局定位问题,本文提出了一种基于视觉词袋模型和激光匹配的方法,基于环境中的关键帧中的视觉特征信息和激光信息计算机器人的位姿信息,并且用作自适应蒙特卡洛算法的初始位姿,然后该算法会使用粒子滤波器,来完成机器人的局部定位,找到机器人的精确位姿。最后,本文使用ROS机器人操作系统作为基础平台,使用其提供的基础工具包,使用模块化方法,实现了根据激光传感器信息和深度相机的传感器信息创建静态融合地图模块、在实时导航中创建层级动态代价地图模块,结合词袋模型以及激光点云匹配实现机器人的全局定位等模块,然后融合各个模块实现了一套软件系统。实验证明该系统实际可行且有效解决了实际问题,具有实用价值。