随着自动化技术的发展,铁路集团开始推行建设无人值守的牵引变电所。目前,巡检用移动平台采用磁条导航和RFID技术读取地标卡定位,但有时会由于自身惯性和环境的影响脱离磁条,此时,为了保证安全必须暂停巡检,直到人为将其推回轨道后再继续执行巡检任务。为了实现变电所的无人化巡检,设计视觉SLAM和磁条组合导航系统,当移动平台脱离磁条后,视觉SLAM导航可以使其自主回到轨道,同时,可以利用地标卡信息消除由于轮胎打滑产生的里程计计算误差,提高视觉SLAM导航的精度,主要研究内容如下:（1）为了保证位姿估计的准确性和SLAM系统的实时性,验证ORB特征点在提取耗时和提取数量两方面优于SURF和SIFT特征点,并验证了RANSAC算法剔除错误匹配点的有效性。（2）基于TUM数据集验证ORB-SLAM2系统的定位精度高于RTAB-Map,并参考RTAB-Map的“全局地图构建”框架改进ORB-SLAM2系统的建图模块。首先,利用点云获取、拼接和滤波等技术构建点云地图;然后,把点云地图转换为能描述空间节点占据信息的八叉树地图;最后,基于TUM数据集验证改进的ORBSLAM2系统稠密建图的可行性。（3）对全局路径规划算法A*和Dijkstra以及局部路径规划算法TEB和DWA进行仿真分析,通过比较遍历节点数、规划耗时和速度稳定性,选择A*和TEB算法作为移动平台视觉SLAM导航系统的运动规划算法。（4）在实际巡检环境中测试移动平台的导航系统。首先,通过标定后的深度相机Kinect V2验证改进的ORB-SLAM2系统的稠密建图效果,并根据巡检机器人的结构将八叉树地图投影为二维栅格地图;然后,分析磁传感器能检测到磁条的有效范围以及移动平台脱磁的原理,通过目标点导航实验验证了视觉SLAM导航系统的定位误差在磁传感器的有效检测范围内;最后,进行视觉SLAM和磁条组合导航系统的测试,验证了该系统可以使移动平台脱离磁条后自主回到轨道,满足设计要求。