可以在无人干预的情况下实现自动行走的移动机器人有着广阔的发展前景。本文以研究适合在温室内自主运动的移动机器人为背景,搭建了自主移动机器人的本体,研究了自主移动机器人的定位、路径规划和激光导航技术。本文首先指出了自动化温室的特点,为满足现代温室发展需要,提出使用机器人技术来提高温室的自动化程度从而提高温室生产效率,并对实现“无人温室”进行了展望。然后,根据温室的结构和道路特点,基于之前自主搭建的轮式移动机器人及参考其它轮式移动机器人的基础上,重新搭建了一台移动机器人walle,使其结构适合在温室道路上自主行走。为了实现机器人在温室内从起始点到目标位置的自主行走,进行了定位、路径规划和激光导航方面的研究。定位是为了在机器人将要到达道路的分叉口并分辨出分叉口时,开始给机器人定位,使其行走的距离与此时计算的机器人与分叉口的距离相等,从而使机器人移动到分叉路口,为拐弯做好准备;路径规划是为了让机器人在起始点和终点之间确定一条合适的行走路线,为机器人的行走做好准备;激光导航是通过激光雷达来引导机器人沿着道路行走,不让其误入作物区。在移动机器人的定位方面,本文提出了一种新型的基于BP神经网络的轮式移动机器人定位方法。在前期的神经网络训练过程中,该方法以左右电机收到的脉冲数为输入,以实测机器人几何中心位移为输出,训练函数采用Bayesian规则,然后通过训练好的网络,由输入直接就可得到输出。在与最小二乘定位方法的实验对比中,基于BP神经网络的定位估计方法具有更高的定位精度和更小的均方误差;在路径规划方面,介绍了多种路径规划算法,其中详细介绍了A*算法,考虑到实际应用中的情况,对其进行了改进和编程仿真;在激光导航方面,由于温室内的道路和环境都是结构化的,根据温室内的环境特点,本文提出了一种新的激光导航算法——基于单线激光雷达的温室道路中心线跟踪算法:首先通过单线激光雷达辨别出道路的中心位置,然后通过控制左右驱动轮的转速来调整机器人的前进方向,从而实现自主导航,避免了机器人误入作物区,该算法通过在walle移动机器人平台上得到了验证。机器人本体的搭建为以后的持续研究做好了铺垫,BP神经网络定位、A*路径规划和激光导航为实现移动机器人walle在温室内自主导航打下了坚实的基础。