智能服务机器人是当前国内外机器人领域的研究热点,其相关研究成果在一些电器制造商的推动下逐步进入人们的日常生活。作为重要的智能特征,自主移动是保证智能服务机器人实用化的关键。本文结合ROS(Robot Operating System,开源机器人操作系统)对自主移动机器人的设计和实现开展如下工作。第一,针对过去机器人开发需要大量重复性代码实现、工程实用性以及可扩展性差的问题,本文引入ROS设计了可自主移动的机器人。系统结构包括:一个两轮差分驱动底盘及支架;一套由激光雷达和Kinect相机组成的环境观测系统;一套基于ROS的智能导航软件。第二,在传统定位方法上,针对单一传感器定位精度低的问题,本文采用卡尔曼滤波和自适应加权平均结合的方法实现多传感器定位数据融合,提高测量精度;针对扩展卡尔曼滤波抗干扰能力弱、假设噪声服从高斯概率分布的问题,利用粒子滤波提高了定位精确度,并在降低计算复杂度上提出改进的Fast SLAM算法。实验证明了上述工作的有效性。第三,在路径规划上,本文对全局路径规划Dijkstra算法和A*算法、局部路径规划DWA算法和Trajectory Rollout算法进行实验比较分析。考虑到导航过程中可能遇到突发情况,采用自适应蒙特卡洛定位跟踪自主移动机器人的位姿,并利用它对未知环境导航、受外力作用的突发情况进行了实验验证,最终验证它的可行性。第四,在本课题的实际应用场景进行了多组实验测试,在不同的情境下测试机器人执行任务的效率并对其进行系统的分析,较准确地创建了地图,完成了路径规划和避障。