机器人已经在我们的生产生活中发挥了重要作用,涉及领域广泛,工业、军事、服务、医疗、农业等等。课题以室内移动机器人为研究对象,以移动机器人的运动控制和路径规划为研究方向,模拟一个移动机器人负载货物运行到指定位置,并卸载货物返回到初始位置的物理过程作为性能指标,主要的研究问题是对移动机器人运行时扰动的处理,以及环境中的全局路径的搜索和障碍物的避障。首先,针对两轮差速驱动的室内移动机器人,建立其动力学模型和运动学模型、编码器测量模型、IMU误差模型、激光雷达的数学模型以及运行环境的栅格地图模型。通过机理建模结合辨识实验的方式,得到移动机器人较为准确的数学模型。其次,针对室内移动机器人运行环境中的扰动和自身参数不确定问题,基于移动机器人数学模型,设计自抗扰运动控制系统。进行扩张状态观测器的设计,自抗扰控制率的设计,系统稳定性的分析,并最终在simulink中对算法进行仿真分析,仿真结果表明了所设计的自抗扰运动控制器较之PID控制器有着更好的稳定性和抗扰性。再次,针对室内移动机器人建图、定位过程中的非线性、非高斯噪声问题,基于粒子滤波算法,研究了用于对移动机器人运行环境建图的gmapping算法和用于移动机器人定位的蒙特卡洛算法。设计了用于移动机器人局部路径规划的DWA算法和用于移动机器人全局路径规划的A-star算法,并将这两种算法搭配使用,在实现移动机器人的全局路径规划的同时兼顾避障性。在gazebo环境中,对所设计的路径规划系统进行仿真实验,仿真结果验证了融合算法的有效性。最后,进行移动机器人的运动控制实验,对移动机器人单位速度响应下的输出稳态值进行统计分析,结果表明:所设计的自抗扰控制器对环境扰动和自身参数不确定性,有着良好的抗扰效果。对移动机器人路径规划系统进行综合实验,在建立好的环境地图之上,展开添加静态障碍物、动态障碍物两组实验,实验结果表明:在环境中存在不确定性障碍物的情况之下,移动机器人运动控制系统能够保持良好的稳定性和抗扰性,路径规划系统能够得到相对最优的全局规划路径,并且能够达到实时的避障效果。