近年来,移动机器人在各领域的应用越来越广,国内外掀起了对机器人技术的研究热潮。机器人在未知环境中的定位、建图和导航是移动机器人智能化的重要特征和标志。同时定位与建图(SLAM)一直是移动机器人技术领域的研究热点。本课题面向室内移动机器人系统,开展基于ROS的移动机器人同步定位与建图技术研究,具体包括同步定位与建图理论和算法研究、移动机器人系统构建、室内环境建图实验等方面,具体的研究内容如下:首先,引入SLAM的概率模型,建立移动机器人坐标系统及转换关系,并在此基础上建立SLAM系统的速度运动模型和激光雷达观测模型。对比分析了环境地图常用的几种表示方法,并推导了占用栅格地图的构建算法。接着,引入粒子滤波的原理,并详细分析了基于RBPF粒子滤波的gmapping SLAM解决方案。介绍了图优化SLAM算法的框架,并对基于图优化理论的cartographer算法原理进行推导和详细分析。并在gazebo和rviz仿真软件中使用改进RPBF的gmapping算法与cartographer算法进行仿真建图实验对比。其次,基于ROS机器人软件系统模块化、分布式的特点,设计了移动机器人系统的整体方案,利用rosserial通信协议实现了stm32与ROS系统之间的通信,并部署了ROS分布式系统实现了主从机之间的通信,使用工控机、stm32、激光雷达、编码器电机等器件开发了基于ROS的移动机器人系统,最后分析了移动机器人系统中的数据传输。最后,以自主构建的移动机器人系统作为测试平台,选取闭环区域作为室内建图环境,对移动机器人的同步定位与建图功能进行实际测试,分别对gmapping SLAM算法和cartographer SLAM算法的建图精度、算法复杂度和鲁棒性进行了对比,通过对实验数据的对比与归纳,详细的分析了实验结果。并将地图用于导航实验,整个实验过程显示该移动机器人系统具有较好的实时性,较高的可靠性和鲁棒性。