导航机器人在未知环境下的自主导航研究内容包括对环境地图构建、自主定位、路径规划和动态避障等,其中环境地图构建和自主定位是最基本的研究方面,是实现路径规划和动态避障的前提,所以本文从两方面进行了深入研究和探讨。主要工作内容如下:设计了导航机器人机械和控制系统,研制了样机。为了减少二维激光雷达数据中噪声点的影响和平滑环境数据,对中值滤波和均值滤波算法进行了研究,并对滤波效果进行对比实验分析。为了减少特征提取时的迭代次数,加快数据处理速度,在进行特征提取之前需要进行激光雷达数据的分割。本文对激光雷达的数据特点和测量原理进行了研究,提出一种环境特征自适应激光雷达数据分割算法,以数据的邻近点拟合的虚拟环境线和邻近激光扫描射线的交点确定阈值,建立自适应阈值确定模型;提出伪断点判断方法,对算法进行优化。进行了多环境特征下的数据分割实验,并将此算法与分段阈值分割算法、线性方程阈值分割算法进行比较和分析。本课题中的特征提取中主要研究直线特征的提取,首先建立了激光雷达数据的直线描述模型,并对分裂-合并直线特征提取算法进行了研究。为了减少噪声点的影响,本文对分裂-合并法进行了优化,改进了分裂点的判断方法,进行了直线特征提取对比实验并进行分析。进行了滤波算法、环境特征自适应分割算法和改进的分裂-合并法联合处理的环境特征提取实验,验证了以上算法的有效性和实用性。对基于蒙特卡洛方法的粒子滤波定位算法进行了研究,建立了粒子滤波定位算法在导航机器人系统中的实现步骤。针对粒子滤波定位算法中的多项式重采样方法带来的粒子多样性衰减问题,提出多项式-组合重采样方法,对高权值粒子按照权值进行排序然后组合。并在MATLAB中建立实验环境进行对比仿真实验,实验证明,多项式-组合重采样方法能有效增加粒子多样性、提高定位精度。在导航机器人样机上进行了 ROS操作系统搭建,实现了导航机器人样机的运动控制功能、激光雷达数据采集功能、地图构建和定位功能。并在真实环境中进行地图构建实验,分析试验中出现的问题并给出了解决方案。进行定位实验,给导航机器人下达任务点,然后测量导航机器人到达任务点的位姿误差,实验结果表明,使用改进的粒子滤波算法的定位精度能够达到室内导航机器人的使用要求。