本论文以国家863高技术项目《助老／助残机器人关键技术研究》的子课题《实用型陪护机器人》为背景,设计并实现实用型陪护机器人室内环境下导航系统。包括多路声纳模块设计及传感器数据融合、基于扩展重采样的定位系统、基于接近图法的反应式避障系统等内容。　　 针对原机器人系统声纳测距模块数目少、距离短、精度差且无法满足室内环境下陪护机器人导航避障实时性需求等问题,重新设计并安装了14路声纳测距系统,以交替发射技术为基础,解决超声测距存在的串扰问题并极大缩短数据采集周期。建立起适合本平台的声纳模型,并运用贝叶斯法则实现声纳数据融合。新声纳模块能更完整的诠释环境信息,满足室内结构化环境下导航技术对传感的基本需求。　　 针对传统基于采样重要性采样的蒙特卡罗方法普遍存在样本贫乏、计算负载过大等问题,设计出一种适用于本陪护机器人平台的基于扩展重采样的自适应粒子滤波器。融合边界可变的提议分布函数,采用Metropolis Hastings抽样实现MCMC转移,不仅充分保持粒子的多样性,而且增强粒子的微观细化能力。融合基于KLD-Sampling的自适应采样方法,建立起基于MCMC的自适应扩展重采样系统,实时调整定位过程中样本数目,减轻计算负载。通过与多路声纳测距模块结合,新定位算法能极大改善陪护机器人定位的精度与效果。　　 VFH方法经过VFH+,VFH*的演变和发展,在移动机器人避障领域被广泛应用。本文将VFH系列方法与接近图法进行客观比较分析后,针对VFH算法内部阈值参数难以调节等问题,引入更适合本系统的接近图法来完成室内环境下反应式避障任务。建立PND和RND图实现环境信息的提取和诠释,对机器人的安全形势进行细致的分类,针对不同的安全形势建立相应的导航策略体系。通过实验,安排各种复杂的障碍物分布环境,测试接近图法的避障效果,并与传统避障算法对比,逐一分析接近图法在反应式避障领域独有的优势。　　 最后,在SBOT陪护机器人平台上进行实验,验证各子模块及导航软件整体的有效性。包括新多路声纳测距模块环境感知试验、基于扩展重采样的自适应蒙特卡罗定位方法定位实验、基于接近图法的反应式避障实验等,实验初步验证以上陪护机器人导航方法和软件系统的有效性。