城市搜寻和救援(USAR)需要机器人在未知环境中寻找模拟受害者的同时,展示其在机动性,感知环境,路径规划,SLAM以及操作员控制机器人的能力。本文针对救援机器人在USAR下的SLAM以及自主探索问题进行研究,搭建了基于ROS系统的履带式自主移动机器人系统,在仿真环境下以及在救援组比赛当中进行SLAM算法以及救援机器人自主探索的测试,为实现救援移动机器人在USAR环境下的自主探索奠定了一定的基础。论文首先简要地分析了各种常用的机器人开发软件系统的利弊,选择了ROS系统作为救援机器人的软件基础。根据RoboCup救援组比赛和USAR的环境特点,选择了履带式的救援机器人移动底盘。其次,对机器人SLAM问题进行介绍,从EKF定位、扫描匹配、激光雷达的畸变去除、图优化等方面分析了SLAM建图的基本问题;对三种当前比较主流的三种开源SLAM算法进行了仿真实验。提出了一种通过对IMU数据以及激光数据的融合的算法,改善了传统SLAM建图上的些许缺陷。通过仿真实验可以看出,使用了本文所提出的数据融合方法后,SLAM建图更加准确。最后,对机器人的自主探索进行介绍,首先介绍出机器人基于边界的探索方式,边界探索是基于广度优先算法进行搜索的。通过引入代价地图,在障碍物地图层的基础上再加上一层膨胀地图层,加强了机器人避开障碍物的能力。对全局路径规划的A*搜索算法以及Dijkstra算法进行了介绍,并进行了Matlab对比仿真实验。在救援机器人到达该目标点之前,使用DWA算法对附近的障碍物进行动态避障;并且,对机器人在到达目标点的过程中出现的异常情况进行特殊处理。RoboCup的比赛表现可以看出,机器人的自主他探索能力还有待加强。