核环境设备安全高效运行是保障核能可持续发展的关键,为避免核事故的发生,巡检工作发挥着至关重要的作用。本论文依托国家“十三五”核能开发项目“核应急处置机器人关键技术研究”,重点针对核环境非结构环境特点,采用机器人代替人工执行核环境巡检任务。地图构建和路径规划作为机器人巡检过程的关键技术,是机器人稳定运行的基础。因此,本论文重点对Cartographer地图构建算法和路径规划算法进行改进,以提高非结构化环境地图构建和路径规划精度。本论文的主要研究工作如下:（1）建立麦克纳姆轮巡检机器人运动学和动力学模型,并建立传感器IMU和激光雷达的误差模型为地图构建和路径规划提供理论支撑。（2）改进多传感器融合地图构建算法。在非结构化环境中,单一激光传感器无法获得精确地图,造成巡检机器人在导航过程中定位误差大,无法准确到达目标点。因此本论文通过扩展卡尔曼滤波算法将轮式里程计与IMU的水平位移、垂直位移和俯仰角进行融合,将融合后的轮式里程计数据和激光雷达数据作为Cartographer算法的输入,来提高Cartographer算法构建地图的精度。然后在开源数据集和仿真环境中,经验证本论文改进的地图构建算法具有较好的效果。（3）改进巡检机器人路径规划算法。传统A*算法沿着四邻域进行搜寻,搜索速度慢、生成路径拐点较多。因此本论文对传统A*算法进行改进,首先沿着八邻域进行搜寻,通过结合曼哈顿距离与对角距离来减小搜索路径;然后结合动态衡量的方法提高搜索速度;最后结合贝塞尔曲线拟合的方法进行拐点优化,从而减少拐点数量。在全局路径的基础上结合局部路径规划进行动态避障,提高巡检机器人路径规划效率。最后在路径规划仿真实验中,证明了改进算法在搜寻时间和拐点数量上明显优于传统方法。（4）实验结果与分析。在真实环境中验证地图构建算法与路径规划算法的性能,实验结果表明本论文改进的算法能够在非结构化环境中获得精确的地图信息,并且能够进行定点导航。本论文改进的地图构建算法与路径规划算法,能够提高环境地图构建精度和生成最优路径,并且能够进行定点导航。研究成果有助于提高核环境巡检的智能化和高效性,对核环境的巡检工作有一定的工程应用价值。