移动机器人的自主定位和地图构建是移动机器人实现自主导航的基础,也因此一直是移动机器人研究中的两个核心内容。移动机器人的工作环境可分为室外环境和室内环境两种,本文主要针对室内环境下的移动机器人同时定位及地图构建(SLAM)问题进行研究。首先本文分析了移动机器人的定位模型包括移动机器人的坐标系统模型、位置模型以及基于里程计的航位推算法运动模型,并对航位推算法运动模型进行了误差分析。其次,本文设计了一套基于超声波传感器的测距系统,包括硬件电路设计和软件程序设计。其中硬件电路设计部分,以TI公司生产的DSP芯片TMS320LF2407为核心处理器,设计相应的外围电路和超声波传感器的采集电路,同时在硬件设计中考虑到了硬件抗干扰设计,以进一步提高系统的安全可靠性。而软件程序设计部分,在CCS编程环境下,设计了一套传感器触发、A/D采样、均值法过滤噪声以及数值处理的程序。本论文在传统的轮流触发基础上设计了一套多传感器分组轮流触发的程序,可以大大减少整个系统的测距周期,这是本文的创新点之一。同时本文还考虑了软件抗干扰设计,使整个系统更加稳定可靠。然后在此测距系统的基础上,针对室内环境的结构化的特点和超声波测距的自身特性,本文提出了一种基于相邻超声波传感器的地图构建方法。此方法依据相邻传感器数据的相互关系,从数据库中抽取相关情况的模型对周围环境进行建模。最后,本论文使用卡尔曼滤波法来解决移动机器人的同时定位及地图构建(SLAM).针对传统的基于协方差卡尔曼滤波法计算量大的问题,本文提出了一个基于线性系统模型的方案。在建立系统观测模型时对观测方程进行了线性化处理,从而减少计算量,提高效率,这是本文的创新点之一。