近年来,随着核工业的大力发展,放射源丢失或失控事件也频繁发生。当前,对丢失或失控放射源的定位较多采用人工徒步搜寻方式,但此种方式效率低,且人员身体健康容易受到辐射伤害。利用机器人对丢失或失控放射源可能的所在区域进行相关放射性分布检测来定位放射源位置则与其不同,不仅提高工作效率同时还能避免人员受到辐射伤害。因此,根据国家十三五核能开发“核应急处置机器人关键技术研究”项目,本文围绕辐射区域放射性分布检测的任务,提出了基于移动机器人的放射性分布检测和辐射场的辐射环境地图构建方法,本文的研究工作将从以下几个部分展开:(1)针对放射性分布检测过程中机器人的自主测量问题,本文通过机器人实时定位与地图构建(SLAM)技术构建自主测量所需的环境地图;通过将A*算法和动态窗口算法(DWA)结合进行混合路径规划,实现移动机器人自主导航,运用环境地图和自主导航实现移动机器人辐射区域中自主测量。(2)针对通过放射性分布检测定位放射源问题,本文通过移动机器人在辐射区域中沿指定路径进行自主测量采集数据,得到区域中少量观测点的坐标值和剂量值;针对采集的少量数据,提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的放射源估计算法,通过估计算法得到放射源在区域地图中位置信息。(3)针对二维平面地图中辐射场的构建问题,本文通过数学模型描述了辐射场的特性,提出了基于等高轮廓线的辐射场构建算法,移动机器人在区域中通过观测找到辐射剂量值相等的点并形成相应等高线,根据辐射剂量值等高线得到辐射场的放射性分布情况。(4)为验证本文所述算法的可行性,搭建了一个小型移动机器人实验平台,实现了移动机器人的实时定位与地图构建和自主测量,并将采样数据运用MCMC算法估计得到放射源的位置信息;同时,通过仿真实验构建了辐射分布地图,验证了等高轮廓线方法的有效性。