伴随着机器人技术的快速发展,移动机器人在日常生活和工厂工作的身影越来越频繁。论文针对生活、工业上的移动机器人可以自主运动,完成特定任务,如监控环境、搬运小物件等,所提出的全向移动机器人的研究。分析麦克纳姆轮的的运动学方程及其全向运动车轮的转向关系、对移动机器人同时定位和创建地图（SLAM）以及路径导航规划展开研究,以ROS作为软件基础设计了自主导航系统,同时搭建了四轮全向移动机器人样机,验证自主构建地图和路径规划功能。主要研究工作有:首先,对全向移动机器人整体结构进行设计。基于麦克纳姆轮的数学模型,对全向运动与麦克纳姆轮的转向关系进行分析。设计采用PID方法实现对麦克纳姆轮的全向运动控制。之后,基于ROS系统采取模块化的理念对全向移动机器人进行自主导航的研究设计,规划设计传感器感知部分、SLAM部分和路径规划三个部分。接着主要对传感器感知部分进行介绍,最后着重介绍了ROS的可视化的坐标变换,解释在不同的坐标系下如何进行数据的融合和应用,为后续的自主导航研究打下基础。然后,研究移动机器人的同时定位和地图构建技术。论文先是介绍了三种环境地图表达,确定选择栅格地图表示方法。对于两种不同的SLAM算法进行研究,基于改进的RBPF算法,一是改进提议分布,减少粒子数,二改进了重采样;基于优化过的Hector＿SLAM算法,利用扩展卡尔曼滤波进行里程计、激光雷达、IMU三种传感器数据融合;通过真实环境的构建实验,对比分析两种算法验证了基于优化过的Hector＿SLAM算法的实用性,创建的地图清晰,轮廓整齐。接着展开对移动机器人的路径规划部分的研究。对于常用的全局路径规划算法的Dijkstra算法和A*算法进行原理分析阐述,并通过仿真实验对于两种算法进行验证,对比后选择了功能性较好的A*算法作为论文全局规划器。对于局部路径规划,采用动态窗口DWA算法,利用MATLAB平台验证了动态窗口算法的工作原理。最后,搭建样机,对先前研究的SLAM和路径规划导航进行实验验证,优化的Hector＿SLAM可以有效地构建出实验室二维栅格地图,地图表达较完整且精确。基于实验室的仿真环境下,A*全局路径算法和DWA动态窗口算法具有自主导航功能,自主规划并可以自行运动到指定的目标位置,算法的功能性完整有效,具有良好的实用性。