随着物流业的不断发展,轮式搬运机器人在仓储工厂等领域的应用受到越来越多的关注。在实现货物转运的过程中,机器人需根据传感器信息实现同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),并以此为基础进行路径规划,但实际导航过程中常出现实时性不足及效率低下等问题,导致机器人的导航误差较大甚至发生碰撞。因此,对轮式搬运机器人SLAM与导航问题进行深入研究具有重要的实际意义。首先,阐述了轮式搬运机器人的工作场景及要求,通过对轮式搬运机器人进行运动学分析建立了运动学模型与里程计模型,并建立了基于激光雷达的系统观测模型;其次,对栅格地图的构建算法及基于粒子滤波器的Fast SLAM算法进行研究,并设计仿真程序对其可行性进行了验证;然后,针对轮式搬运机器人导航过程中出现的实时性不足及效率低下等问题,对经典A*算法的启发函数进行加权,提出了基于加权启发函数的改进A*算法,并对基于多目标优化的TEB局部路径规划算法的原理进行了阐述与仿真;最后,搭建了基于ROS(Robot Operation System)的实验平台并对传感器数据进行采集与处理,设计了SLAM与导航模块并将上述算法加入设计完成的软件框架,在自主搭建的实验场景下对轮式搬运机器人的SLAM与导航算法进行实验验证。多次实验结果表明:本文研究的算法可较准确地实现轮式搬运机器人的SLAM与导航。