近年来,机器人在人们的生活中已经被广泛应用,移动机器人摆脱了线束的束缚,能够更加灵活的帮助人们完成更多复杂的工作。随着机器人技术的迅速发展,传统移动机器人已无法满足生活各方面要求,研制出一款拥有自主导航功能的移动机器人成为一种需求。所以本课题在ROS（Robot Operating System）操作系统基础上进行移动机器人自主导航系统的研究,主要包括基于ROS的机器人导航系统框架设计、机器人定位、地图构建和全局路径规划等几个方面。论文的主要研究内容如下:机器人导航系统整体方案设计。对ROS操作系统及其优缺点进行了简单的研究和分析,并建立了本课题的移动机器人导航系统软硬件整体框架。针对本课题所使用的主要传感器:激光雷达和IMU（Inertial Measurement Unit）的工作原理、型号选择及数据获取进行了详细说明。SLAM算法分析及传感器信息融合研究。选用带有闭环检测的Google Cartographer算法作为SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）建图算法。就单独使用轮式里程计进行定位会出现定位较大偏差这一问题,使用扩展卡尔曼滤波融合里程计和IMU数据,提高机器人定位精度。仿真实验验证,对比传感器数据融合前后移动机器人定位效果。路径规划算法研究。对目前常用的三种路径规划算法加以对比分析。针对A*路径规划算法存在的问题提出改进方案。主要体现:在A*算法原评价函数中加入膨胀因子,增加障碍物周围子节点的移动代价;为了减少节点冗余情况,在A*算法生成的所有最优节点中,前后节点连线之间若不存在障碍物,则将这两个节点中的所有子节点删除;修改open＿set集合,减少遍历比较次数。仿真实验验证,对比改进前后的A*算法路径规划效果。移动机器人导航系统实验。通过Mir100实验平台进行实验验证,在室内较复杂环境进行建图和导航,对固定起始点和目标点重复进行12次实验并记录分析实验数据,实验结果表明本课题优化的算法能够更加高效的完成建图和路径规划任务。