近年来银行业动产质押逐渐繁荣,而保存动产的仓库却因存在种种监管上的问题,导致重复质押、虚假质押等问题频出。论文针对钢贸行业的质押物监管,基于宝钢集团“技防+人防”的监管理念,研究设计了一种利用轮式自主移动机器人进行自动化盘库与监控的解决方案,对存放动产的仓库进行全面的监控。论文致力于解决自主移动巡监机器人的三维运动场景建模和自主寻径算法,对两个具有递进关系的目标进行研究与探索。其一是通过机器人对室内环境进行实时的三维重建,以便于仓库管理人员更直接方便地观察仓库当前的状况。其二是根据三维重建好的地图,设计一种具有实时适应性的寻径算法,以应对不同的寻径计算时间需求。论文研究工作主要包括:(1).针对目前常用的深度相机进行对比,并按视觉SLAM系统的各个组成部分,逐一分析了现有技术的做法与优劣。根据比较的结果,得出了论文所设计的实时室内三维重建系统的技术路线。(2).设计并实现了一种基于PTAM的多线程实时三维重建系统,将tracking和mapping的过程拆分于两个独立的线程中工作。其中,位姿估计、回环检测与优化方法都借鉴了离线三维重建的思想,建立在模型比对的基础上。(3).论文在实时室内三维重建系统的基础上,通过三维模型构建出二维障碍地图。同时对常见的四叉树地图存储方式进行扩展,设计实现了基于四叉树的可伸缩障碍地图。(4).借助可伸缩四叉树地图结构,实现了一种可适应寻径算法FlexNav。论文通过模拟实验场景和实际仓库巷道场景对论文设计工作进行测试和验证,经八组规模各异的实验测试验证了论文实时三维重建系统的实用性和有效性,并为论文提出的FlexNav自主寻径算法建立了六张涵盖各种地图情况的基准测试地图。