近年来,随着机器人技术的快速发展以及社会需求的不断增加,家庭陪护机器人的相关研究和产业化进程得到了极大的促进。为了延长家庭陪护机器人的服务时间,使其工作环处于一种连续的状态,本文研发了一套基于ROS的自主充电分级对接系统,使得机器人能够在不依靠人工介入的前提下自主搜寻充电站并完成能量补给。本文首先采用改进的中值滤波算法和分割算法对激光雷达原始数据中的异常点和无效点进行预处理;然后针对编码器里程计存在累积误差的问题,设计了惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法进行数据融合;最后基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法,将处理后的激光雷达数据和里程计数据进一步融合,构建出机器人所处环境的二维占据栅格地图。由于本文采用了低成本激光雷达,其精度难以满足精确对接的要求,且家庭环境中充电站的位置可能随时发生改变,因此本文将自主充电分为近程对接和远程对接两级系统。远程对接系统以地图信息和激光雷达信息为数据源,采用自适应蒙特卡罗算法进行自身定位,并基于A*算法和DWA算法实现全局路径规划和局部路径规划,其目的主要是让机器人到达充电站附近或所在房间。近程对接则采用本文提出的基于双重优先级的红外导航算法,引导机器人驶向充电站,并完成与充电站的精确对接。最后,本文对整个自主充电系统进行了搭建,分为上位机、机器人本体和充电站三部分,每部分包括硬件设计和软件设计两方面。在此基础上,本文选取了多个场景对该系统进行了相关测试,主要包括地图构建、自主充电远程对接和近程对接测试。大量的实验结果以及实际应用表明,本文设计的自主充电系统运行稳定,有效地解决了传统方法中充电距离有限的问题,并且具有较高的对接效率、成功率、准确度和环境普适性,完全满足家庭陪护机器人的充电需求,具有较好的应用价值。