随着社会的发展,很多大型仓库都面临物资安全问题。传统的仓库安防需要在各角落固定安装红外摄像头等安保装置,然而大型仓库内货架林立,货架与货物容易遮挡摄像头视线,存在监控死角。将移动机器人与摄像头相结合的安防巡检移动机器人,可以对仓库进行全天时、全天候、无死角的监控,并且可以对局部地区进行重点检查,甚至在未来,可以自动清点库存,实现安全、智能化的仓库管理。因此,研究仓库巡检移动机器人具有重要的实际意义。现有的仓库巡检移动机器人主要用于单个仓库内部巡检,随着仓储业不断的发展,迫切需要一种可高效率巡检多个仓库的移动机器人。这种巡检机器人不仅需要适应多个仓库的室内行走环境,还需要适应仓库之间的室外行走环境。因此,单一的导航方式难以完成移动机器人巡检多个仓库的任务。本文针对多仓库巡检运行环境的特点,研究了具备跨仓库巡检能力的移动机器人组合定位导航关键技术,提供了可靠的巡检移动平台。本文具体研究内容如下:分析仓库内外非结构路面的特点,设计了对地面具有良好适应能力的移动机器人结构,并对关键部件进行了有限元仿真分析,验证了结构与材料的可靠性。对差速轮运动学模型与误差模型展开研究,完成了移动机器人在世界坐标系中位姿估计。基于运动学仿真,对移动机器人在非结构路面行驶的平稳性进行分析,验证了机械系统设计的合理性。针对仓库区的巡检运行环境特性,研究了移动机器人组合定位系统。基于卡尔曼数据融合算法,完成了编码器与角度传感器的数据融合,实现了 0.1°/s的角度数据融合精度,完成了移动机器人的惯性导航方式。针对单磁钉定位移动机器人无法及时、准确修正角度误差的问题,提出了双磁钉绝对定位移动机器人模型。针对仓库内存在部分区域干扰磁信号的问题,基于图像处理技术与skeleton算法,提取了高精度的色带路径偏差数据,并建立了与双磁钉定位相同的修正惯性导航累积误差的模型,完成了移动机器人在世界坐标系中的分区域绝对定位。根据仓库区室内外环境以及移动机器人系统的非线性、时变性的特点,基于模糊控制算法,设计了移动机器人路径纠偏方法。通过统一的外部绝对定位误差修正模型,在每个控制周期,修正惯性导航累积误差,并结合PID速度控制算法,完成了移动机器人路径纠偏。基于STM32中断优先级机制,完成了移动机器人路径跟踪导航任务管理,实现了移动机器人在复杂路况下的跟踪导航。搭建了跨仓库巡检移动机器人的实验平台,通过实验对其定位导航精度、速度、越障和避障等重要性能进行测试。测试结果表明:在仓库区非结构化路径中,该移动机器人整体导航精度在±5mm/±3°内,且其余各项性能均满足巡检仓库区的要求。