自主导航作为移动机器人的关键技术之一,已经引起众多的关注,其中尤其以局部路径规划和导航控制两大问题最为突出。但是当前的局部路径规划算法仍然存在实时性较低等问题,导航控制算法依旧存在稳定性较低、控制精度不高的情况。因此,本文针对以上问题,主要研究移动机器人的自主导航控制。对于移动机器人的动态路径规划问题,本文首先对TEB(Timed Elastic Band)算法进行改进,提出了减少优化变量的数量,使用参数三次样条插值的方法将路径点插值成一条平滑的路径曲线的方法,有效的降低了动态环境下TEB算法的计算成本,解决了算法实时性能较低的问题。同时本文提出了使用一种基于ESO(扩展状态观测器)的障碍物离散状态观测器来有效估计动态障碍物的运行状态的方法,从而结合改进的TEB算法实现针对存在动态障碍物场景的动态局部路径规划。针对移动机器人的导航控制问题,本文首先提出了基于模型预测控制的TEB算法,在移动机器人的运动模型中使用一阶惯性环节来模拟电机的特性,相比于原始的TEB算法有效的提高了导航控制的稳定性。但是由于靠近目标点时存在震荡现象,本文提出了改进的基于视线的纯跟踪算法,在算法中引入了航向角的偏差控制,并且算法与移动机器人的运动模型无关,有效的解决了震荡问题,提高了算法在地面不平整情况下的鲁棒性。