随着人工智能技术在全球的发展,智能机器人也逐渐火热,在移动机器人的相关技术研究中,路径规划已经成为移动机器人领域的研究前沿和热点,是移动机器人区别于固定机器人的关键之一,也是其实现智能化和自主移动的关键技术。全路径覆盖算法是路径规划研究中的重要分支,目前的的全路径覆盖机器人基本运用单元分割,牛耕分割作为单元分割中成熟的算法,对不规则的障碍物无法正确的划分区域,增加了机器人全路径覆盖的重复率。而在全路径覆盖机器人系统的开发中,由于机器人产业的分工,组成机器人的各种元器件都来自不同厂家,给个人的开发带来了困扰。针对以上问题,本文基于ROS机器人操作系统,设计出低重复率的全路径覆盖机器人系统。针对全路径覆盖算法中牛耕分割对复杂环境区域划分不准确的问题,提出并实现了一种改进的全路径覆盖算法,采用片分割策略,利用激光雷达传感器测量范围广的特点,动态分割区域,采用折线路径覆盖整个区域,区域间采用A*算法进行路径规划,使行走路径更加优化,获得最少的重复路径长度和更大的覆盖面积。提出了一种多传感器分布式控制的机器人系统,针对单一传感器在复杂环境下对周围环境测量的不准确,采用编码器和激光雷达两种传感器,获取到更为准确的深度信息,添加碰撞传感器,在机器人发生意外碰撞时能进行相应处理。主体上采用分布式控制,便于管理,底层模块控制器采用性价比更高的stm32处理器,上层采用树莓派搭载ROS操作系统,利用其松散耦合的机制构建机器人软件框架,提高代码的复用,减轻开发难度。在机器人建图方面,比较和分析了基于高斯牛顿方法的hector slam算法和基于粒子滤波的RBPF算法的不足,采用它们的改进算法gmapping建立栅格地图,使机器人能够在该地图上实现全路径覆盖算法。最终,在仿真环境中验证了机器人建图、动静态避障和路径规划等基本功能。通过对机器人在实际环境下的运行,得到的全路径覆盖机器人的覆盖率为88.96%,重复率为14.87%。