移动服务机器人作为智能机器人中的一员,近年来在家庭扫地、餐厅送餐、物流运送等服务业陆续涌现,具有广阔的市场潜力。自主导航能力是移动服务机器人的必备能力,是完成其他复杂高级任务的基础。而机器人同步定位与构图(SLAM)和路径规划作为一个导航系统中的两大关键技术,目前已成为国内外学术界和产业界的研究热点。为了提高移动机器人的自主导航能力,本课题以机器人操作系统(ROS)作为软件框架,搭建以激光雷达、视觉传感器为主要硬件平台的机器人导航系统,并对相关的导航方法进行研究。本文根据功能模块对移动机器人导航系统进行设计,共划分为人机交互模块、导航模块和底盘运动控制模块三层。在整个导航系统里,建立了差速轮里程计、激光传感器、视觉传感器的相关模型,对ARToolkitPlus二维码视觉路标进行ID识别,并利用RPP算法,得到相机与二维码之间相对位姿关系,设计实验得到二维码定位的位置误差和角度误差。针对狭长走廊等单调场景中激光难以检测闭环的问题,采用二维码观测信息参与图优化激光SLAM过程的方法。在图优化通用框架前端,利用里程计数据作为初始估计,结合激光数据的扫描匹配,来建立图结构中弱关系位姿约束边,将二维码信息作为闭环检测信号,建立图结构中强位姿关系约束边;并对图优化后端采用基于高斯牛顿或者Levenberg-Marquardt迭代策略的优化方法,得到最优图结构配置解。利用机器人样机和Turtlebot,分别在办公室和实验楼走廊构建出环境地图,两个场景实验结果均表明二维码参与的地图构建具有较好的一致性。单一静态的占据栅格地图无法用于动态避障,本文采用的导航地图由分层地图构成总代价地图二值化而成;针对传统A*算法搜索时间过长的缺点,提出折衷时间成本和路径长度的改进的A*算法作为系统的全局路径规划算法;分析DWA局部路径规划的基本原理,并给出机器人应对动态障碍物异常情况的排除措施。在走廊上的导航实验中,以二维码作为初始位姿估计和导航目标点,顺利避开动态障碍物并完成导航任务。