医院环境中物体表面区域的样本采集,是对物表消毒效果检测、流行病学调查以及消毒清洁质量控制干预的重要环节,正确的样本采集方法是客观评价检测效果的关键。而目前医院物表区域主要依靠人工采样,人力成本及感染风险高,为实现医院环境物表区域自动化精准采样,避免医护人员交叉感染,提高医院感染防控效率,本课题引入移动机器人代替医护人员进行物表区域样本采集工作,并设计了一套移动机器人医院环境物表区域样本采集方案,具体研究内容如下:（1）移动机器人物表区域样本采集方案设计。根据对医院物表区域样本采集需求的分析,设计方案总体结构,主要分为医院采样区建图导航、物表区域识别与采样点定位以及机械臂采样控制三个部分,并完成移动机器人相关硬件选型以及基于ROS（Robot Operating System）的总体方案软件流程设计。（2）医院采样区建图导航。建图部分使用Gmapping功能包完成环境建图,导航部分以所建地图为基础,针对移动机器人在采样区环境内自主导航的过程中,ROS＿Navigation框架无法根据待采样物表位置的动态变化自适应获取导航目标位置的问题,提出将April Tag与ROS＿Navigation结合的改进导航方法。通过实验优化了Gmapping算法参数,验证了改进导航方法的自适应性强,且导航精度提升5cm。（3）物表区域识别与采样点定位。针对医院物表区域的特殊性以及图像噪声影响,导致传统模板匹配方法的区域识别率低的问题,提出一种结合改进Canny算法和Hu矩的轮廓匹配方法,进行目标区域识别与采样点定位,再通过相机坐标系转换结合相机标定结果获取采样点空间坐标。实验验证显示此方法对于医院环境物表区域的匹配识别率达到98.3%,鲁棒性强,较未改进算法识别率显著提升,同时可实现区域采样点的空间定位。（4）机械臂采样控制。基于机械臂的控制理论以及Move It机械臂控制平台,在医院采样区建图导航和物表区域识别与采样点定位实验的基础上控制机械臂末端执行器到达物表区域采样点,完成采样实验。实验验证显示,机械臂末端执行器到达采样点的位置相对误差小于0.94%,且采样成功率达到98%,证明了总体方案的可靠性。