救援环境通常具有极高的不确定性、复杂性和危险性,救援机器人的主要作用就是代替救援人员去完成搜救任务。这一任务可以分为两部分,一是完成环境的自主探索并确定受困者的位置,二是利用机械臂对受困者开展进一步的救援行动。本文针对RoboCup救援比赛所模拟的环境,提出并实现了基于目标的救援机器人自主导航与机械臂运动规划。针对第一部分任务,本文将机器人在救援环境中的自主探索与目标识别两个子任务结合起来,提出了一种基于目标的自主探索方法。在该方法中,一旦发现受困者,机器人就将以该受困者作为导航目标,使用基于图优化的定时弹性带方法直接进行轨迹规划,并迅速到达受困者所在区域,为开展下一步的救援行动做好准备,该方法充分利用了目标信息来辅助导航,弥补了边界探索方法随机性大、导航速度慢的缺陷,极大提高了机器人在救援环境中的探索效率。针对第二部分任务,本文将目标识别与定位算法和机械臂的运动规划算法相结合,利用UR3机械臂和Kinect v2深度相机组成手眼协调系统,首先确定了Kinect相机与UR3机械臂的坐标转换关系,从而得到目标在机械臂坐标系下的位姿,然后提出了一种基于直线插补的轨迹规划方法,与基于采样的轨迹规划方法相比,该方法所规划的路径是最优的,而且实验结果表明基于直线插补的运动规划方法具有更短的轨迹规划和执行时间。