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移动机器人在智能制造,仓储货运,自动泊车等领域需求越来越大。而传统移动机器人多依托外部传感器进行定位导航,受环境影响较大,并且大多是只能按照固定轨迹进行运动。移动机器人需要利用自身传感器,识别自己在环境中的位置并且构建基于环境的地图,同时基于地图实现定位导航功能,这种功能的实现就是同时定位与构建地图(SLAM)技术。本文正是基于采用SLAM技术设计一款可以实现导航的移动机器人。本文从机器人底盘的选择,硬件选型,以及机器人底盘控制,中层定位导航算法实现,以及上层的上位机通讯三个方面进行研究。底层上,本文主要进行了电机,驱动器,编码器的选型,机器人轮子的选型。设计了电源系统,以及进行了机器人机载电脑选型。并且进行了机器人的运动控制,基于机器人操作系统(ROS)设计了机器人的运动控制系统,推导计算了机器人的运动模型,同时在虚拟场景以及实际场景中进行机器人的运动控制。另外对比了目前的导航方案,选择了激光雷达与视觉传感器作为实现机器人自主导航的主要传感器。地图构建算法方面,主要采用激光雷达与视觉构建地图,首先推导了激光雷达SLAM过程,另外对激光雷达SLAM所采用的粒子滤波算法进行推导。然后对比了目前主流的激光雷达SLAM方案及其优缺点,选择了其中一种SLAM方案,并且利用ROS中的坐标管理工具进行坐标变换发布里程计信息,进行算法移植。考虑到视觉SLAM方案目前依然有很强劲的需求,同时视觉SLAM与激光雷达SLAM可以优劣互补,本文也采用了视觉SLAM方案,视觉SLAM方案主要改进ORBSLAM2。采用两种方案进行ORBSLAM2方案的改进,方案一,将其改进为点云地图,由于计算量以及实用性问题,又采用方案二,将其改进为2D栅格地图,采用ROS中的相关软件包,生成2D栅格地图,并且进行了地图构建。导航方面,主要基于自适应蒙特卡洛定位以及ROS导航包进行导航,进行了导航原理推导以及导航的具体实现。上层主要利用远程通信对机器人的运动状态进行测试以及监管。本文实验部分主要是进行底层的通信实验,中层的地图构建实验以及导航实验,上层的远程通信实验。实验结果达到预期目标。