随着移动机器人的应用越来越广泛，导航技术已经成为反映移动机器人智能化的关键技术。本文的研究对象为工作在复杂、恶劣环境下的特种机器人，该类机器人在环境感知方面存在两个难题：一是复杂恶劣环境下的机器人自主导航定位问题；二是实时快速的反映周围环境的三维信息的问题。传统的机器人激光导航方法效果好，精度高，但是激光设备价格昂贵，并且这种方法只能得到环境的单一平面信息，很难满足特种机器人的作业需求。因此，如何通过改善导航策略来提高机器人对环境的感知能力，使具有特殊任务的机器人实现精准的自主作业任务，成为研究的一个热点。　　本文以移动机器人为研究平台，提出一种具有自主导航功能的组合式导航策略及方法，具体在以下三个方面进行了研究工作：　　首先针对有限资源环境下的机器人快速定位与导航问题，本文提出一种EKF-SLAM算法和A*算法相结合的机器人导航方法，搭建完成了基于HOKUYO激光雷达的平面导航系统，实验表明该方法导航速度快且精度高，能够实现移动机器人自主定位和导航功能。　　其次，针对机器人移动过程中图像的快速匹配与点云生成稀疏的问题，在分析传统的基于点特征的运动恢复结构算法的基础上，本文提出一种快速的半稠密点云生成算法。实验表明，在同等环境条件下，这种方法速度快，得到的点云模型细节多，可以用于构建环境三维地图，并且通过相机标定和地图信息分析可以获得机器人的运动轨迹及位姿。　　最后针对三维导航中存在着的精度和实时性的问题，本文提出一种基于激光和视觉的具有自主导航功能的组合导航方法，该方法综合了环境2D和3D信息。通过搭建激光雷达和视觉组合导航系统平台，在复杂环境下进行实验，实验表明，这种方法效率高，成本低。经过最终分析，本文的研究工作对于特种作业机器人的研究具有很大的参考价值和应用价值。