随着人类对未知环境探索的越来越深入，探索中的特殊环境(如太空探索、深海打捞及强核辐射等)已经制约了人类活动的发展，仅仅依靠人类本身无法在复杂多变，甚至危险的环境中顺利完成作业。而移动机器人智能化的发展其目的就在于解决这一难题。　　 机器人导航作为实现机器人智能化的前提，其主要涉及以下三个方面的问题：(1)地图创建；(2)定位；(3)路径规划。在移动机器人导航研究中，地图创建和定位是一个首要的问题，是机器人实现自主导航，在未知环境中完成复杂任务的关键。因此，移动机器人的准确定位与高精度的地图创建就成了移动机器人领域的重要研究方向和研究热点。　　 本文针对结构化未知环境下移动机器人的定位和地图创建问题进行研究。通过对现有地图创建方法的对比研究，提出了基于局部地图创建——机器人定位全局地图创建的方法，并设计开发了人机交互式地图生成系统，在连接URG-04LX激光测距仪的P3-DX移动机器人平台上进行实验验证。主要有以下几个方面的研究成果：　　 1)基于混合模型的局部地图创建　　 针对地图创建过程中受不确定信息的影响以及地图存贮空间大的问题，提出了基于混合模型的局部地图创建。首先，根据URG-04LX激光测距仪的不确定性分析，提出了基于贝叶斯概率更新的不确定信息处理的方法来创建栅格地图。然后提出了基于“断点检测——拐点检测--线段拟合”的三步法进行几何特征地图创建，即从栅格地图中障碍物的数据点提取线段特征表示外界环境，并采用最小二乘线段拟合方法计算线段特征参数。仿真实验验证了该算法的有效性，提高了机器人地图创建的精度，为后期全局地图的创建奠定良好的基础。　　 2)基于迭代扩展卡尔曼粒子滤波的机器人定位　　 针对移动机器人运动过程中存在累积误差，以及传统扩展卡尔曼滤波算法的线性误差和粒子滤波的粒子退化等出现的定位精度不高的问题，提出了基于迭代扩展卡尔曼粒子滤波的机器人定位方法。该方法运用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验估计产生粒子滤波的重要性密度函数，使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时，更加符合真实状态的后验概率分布，以提高估计的精度。并在迭代扩展卡尔曼滤波中采用Levenberg-Marquardt方法优化迭代过程，增加算法的稳定性。同时在数据关联过程中，提出基于线特征的数据关联算法，以减小计算量。通过与现有滤波算法的仿真实验比较，验证了本文定位算法的有效性和鲁棒性，提高了定位的精度。　　 3)基于声纳的移动机器人避障　　 为了保证移动机器人在未知环境中能够安全的执行任务，本文运用声纳传感器实现移动机器人的避障，通过P3-DX前方的声纳环检测前方障碍物的距离信息，在安全距离之外，实现了机器人的自主避障。通过对静态和动态障碍物的实验，验证了机器人避障的可行性和有效性。　　 4)基于人机交互式地图生成系统的开发与实现　　 针对未知环境中，尤其危险环境和人类难以到达的地方，如核辐射环境等，移动机器人为了完成定位和地图创建的任务，克服空间的距离，本文设计开发了基于人机交互式的移动机器人地图生成系统。通过建立无线局域网络的连接，操作者能够远程地控制机器人，并且机器人也能够反馈给操作者机器人当前的运动信息和周围环境，同时操作者可以对所建的地图进行人为的修改，以提高地图的精度和完备性。实验表明了本文所开发的人机交互式系统的有效性。　　 通过对本课题的研究，本文所提出的理论算法和开发的人机交互式地图生成系统对机器人导航的研究具有一定的理论意义和实际应用价值。