近三十年以来,我国建筑行业发展迅猛。但传统建筑行业仍然存在劳动力短缺、作业环境高危、环境污染严重、建筑质量参差、工人效率低下等问题,建筑工业化是我国建筑行业发展的必然之路。本文将根据建筑行业中室内建筑抹灰机器人的应用场景及具体施工要求,设计并研发了一套适合于室内建筑抹灰机器人的智能导航系统。其主要内容如下:（1）提出了一种适用于室内建筑机器人对未知场景认知的模型——“建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）+真实感”模型。通过对传统点云图建模方法进行对比与分析,并采用反复实验的方法最终选择深度相机对场景进行建模,结合建筑行业中存在的BIM图,创建出“BIM+真实感”模型。最后通过实验测试计算出该方法对真实场景尺寸估计的误差率在1.72%,验证了该模型是一种更适合建筑行业机器人的场景模型。（2）提出了一种多传感器融合的室内建筑机器人定位算法。通过对已有的定位算法进行分析与对比,结合室内机器人应用场景及定位要求,最终选择将视觉传感技术、神经网络和激光测距技术相融合,并通过在施工场景中自制数据集的方式计算出该算法的正确率,该数据验证了该多传感器融合定位算法对室内建筑机器人的有效性及可行性。（3）提出了一种基于A*算法且适合抹灰机器人的路径规划及导航方法。由于原本的A*算法没有根据实际业务需求满足最终质点的方向问题,而对于能够用于墙体抹灰的抹灰机器人来说,完成路径规划的同时严格满足实际业务所指定的方向需求是十分必要的。因此,为解决机器人存在的方向问题,本文在A*算法基础上对算法做了改进。在机器人完成导航之后根据业务需求进行自身旋转操作,使得导航完成之后机器人能够处于合适的方向。经过在模拟环境中反复试验之后,也证明了该改进算法的正确性和可行性。（4）对室内建筑抹灰机器人智能导航系统进行设计与开发。包括机器人的定位、通信与数据的交互、Unity可视化界面,根据路径规划实现机器人导航。通过大量在施工场景下的实验与调试,验证了该智能导航系统能够满足建筑行业中对抹灰机器人的施工要求。