随着计算机技术和人工智能技术的快速发展以及人们生活水平的提高,机器人技术得到了飞速的发展,室内移动机器人越来越受到关注。室内移动机器人可以完成清洁卫生、餐厅服务、护理病人等多种功能,而这些功能都离不开机器人的自主导航这一基础功能,因此在移动机器人的研究方向中,即时定位和地图构建(SLAM,Simultaneous Localization And Mapping)和路径规划占据了非常重要的地位。本文对室内移动机器人的SALM问题进行研究。首先,分析SLAM领域的研究发展现状,总结该领域常用的理论研究方法、传感器以及地图描述方式。其次,设计、制作了一款轮式移动机器人,完成对其控制系统硬件平台的搭建,主要对研华工控机PCM-3363D、Arduino Mega2560、电机驱动器、倾角仪、编码器、PS2手柄等模块进行了选型、测试以及整体系统的集成。机器人控制系统的软件部分采用Ubuntu 14.04操作系统,所有的程序基于ROS平台进行开发。再次,对Kinect传感器进行介绍,说明其获得深度图像的原理及相机的坐标变换表示,并阐述使用RGB-D相机返回深度数据作为激光传感器使用的意义及方法。然后,对机器人SLAM的算法进行研究,机器人的定位和构建地图采用改进的基于Rao-Blackwellized 的粒子滤波(RBPF,Rao-Blackwellized Particle Filter)方法,周围环境模型通过栅格地图表述,自主导航采用迪科斯彻(Dijkstra)方法和动态窗口方法(DWA,Dynamic Window Approach)寻找最优轨迹路径。最后,对机器人进行实验测试。机器人以实验室走廊为实验环境,在该环境下完成了实时定位、构建地图,并在己知地图的基础上,完成自主导航。实验结果表明室内移动机器人可以完成SLAM功能并达到预期效果。