移动机器人导航技术处于当前科学研究领域的前沿,象征着高新技术的发展方向,基于同步定位与地图构建理论(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的导航技术更是机器人领域的研究热点。为了让室内导航技术更加自主化与智能化,本文将对基于SLAM的室内导航技术进行研究,并对其中的SLAM、定位以及路径规划三个问题进行深入研究。由于本文采用模块化设计方式,导航系统的可移植性强,可将其应用在服务机器人、工业运输机器人等移动机器人上。本文的完成有望对国内自主导航领域的发展起到促进作用。首先,针对传统的基于滤波理论的SLAM算法所构建的地图质量不佳的问题,应用基于图优化理论的SLAM算法进行机器人的同步定位与地图构建;并对其中的数据关联、闭环检测、后端优化等关键步骤进行深入研究;设计了一种主动SLAM技术,应用基于边界的主动探索模型将SLAM与路径规划结合在一起,使得机器人能够自主地进行未知环境的地图构建。其次,研究了基本的蒙特卡洛定位算法及自适应蒙特卡洛定位算法,并通过仿真实验对定位算法的收敛过程进行分析;对A*全局路径规划算法进行研究,并通过仿真实验与其它算法进行对比分析,验证了其优越性;采用了一种新颖的局部路径规划算法,以实现实时地轨迹优化,并对其进行仿真实验以验证其有效性;为了实现室内复杂环境下对小尺寸物体的避障,采用基于三维点云的避障策略,以实现室内复杂环境下的三维避障。最后,通过实验对各个理论进行验证与分析。主动SLAM实验证明了主动SLAM技术的可行性;通过两种SLAM算法所构建的地图间的对比分析,以证明本文所用SLAM算法的优越性;通过地图尺寸与实际环境尺寸之间的对比分析,来验证地图的精确程度。通过自主导航实验验证了定位算法与路径规划算法的可靠性,并进行了导航精度的分析。静态避障与动态避障实验验证了导航系统的三维避障能力及动态避障能力,证明路径规划算法具有良好的实时性与鲁棒性。本文通过对SLAM、定位以及路径规划三个导航关键问题的研究,最终得到一套稳定的、自主能力较高的、导航精度较高的导航系统。