智能移动机器人作为应用最广泛的机器人类型,在航天、医疗康复、工业等众多领域中扮演着越来越重要的角色,而自主导航作为移动机器人智能性的重要体现,成为近些年研究的热点,因此研究机器人的自主导航具有重要的理论意义和应用价值。在深入研究移动机器人导航技术的基础上,选择具有精度高和抗干扰性好的激光测距仪作为机器人的环境感知设备,并通过SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)方式进行机器人定位与地图构建,设计了基于ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)的移动机器人激光导航系统总体方案。针对FastSLAM算法所需粒子数量大和粒子滤波不一致问题,提出了一种改进迭代无迹粒子滤波的SLAM算法,利用迭代无迹粒子滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,在预测阶段以迭代的更新方式将激光测距仪观测信息融入重要性采样过程,使得采样粒子更接近于真实分布,降低了滤波器预测阶段机器人位姿的不确定性,有效减少了所需粒子的数量,并提高了定位与栅格代价地图构建的精确性,通过实验验证了该改进算法的有效性和鲁棒性。然后对路径规划算法进行研究,提出一种基于优先策略的A*平滑路径算法,通过对估价函数的设计,提高路径规划效率;采用基于优先级的子节点生成策略,避免机器人与障碍物发生碰撞;对生成的路径进行关键点优化,减少生成路径中的折转点数目,建立A*平滑路径模型,使移动机器人能够更快速平稳地到达目标点。在已经建立完成的全局栅格代价地图上采用该改进算法进行搜索,能够快速地规划出一条最优的无碰撞路径。并且采用动态窗口法进行局部路径规划,使移动机器人能够有效地避开导航过程中出现的动态障碍物。最后,完成了在基于ROS平台的Pioneer3-DX机器人上导航系统的构建,在实际环境中完成地图构建、路径规划和动态避障等实验。实验结果表明,机器人在不同环境下的导航成功率均达90%以上,且机器人的位置偏移量均小于4cm,方向偏转量均小于2°,说明本文所设计的移动机器人激光导航方案具有可行性和可靠性。