移动机器人的定位导航是机器人领域重要的研究课题之一,决定了移动机器人的智能化程度。传统移动机器人定位导航方式有着依赖外部辅助设备,路线固定等问题,如何实现更智能的定位导航系统逐渐成为研究热点。本文围绕移动机器人定位导航系统和里程计误差校正算法展开研究,利用移动机器人同时定位和地图构建(Simultaneous Localization and apping,SLAM)和路径规划技术,搭建了基于麦克纳姆轮的室内移动服务机器人,并设计了一个能实时定位,自主导航的移动机器人定位导航系统。同时提出了一种基于运动学和动力学方程的移动机器人里程计误差校正方法,来实现移动机器人的精准化运动,本文主要工作如下:1.介绍了实验平台的硬件系统框架以及主要的设备选型,创建了基于ROS仿真环境的移动机器人模型,实现了分布式的软件架构。推导了麦克纳姆轮移动机器人各坐标系之间的转换关系,并建立了其运动学和动力学方程。2.使用模块化方法设计了一个以激光雷达为核心,轮式里程计为运动参考的移动机器人定位导航系统方案,结合地图构建算法和蒙特卡洛定位算法,实现移动机器人在室内场景的激光SLAM。通过Matlab仿真比较了定位导航系统中的路径规划算法,选取A*全局路径规划和DWA局部路径规划的运动控制策略,来实现移动机器人的导航和避障等功能。3.研究了移动机器人里程计运动模型和UMBmark误差校正算法,并结合前文的理论分析,提出了一种适用于麦克纳姆轮移动机器人的里程计误差校正方法,该方法通过不断的测试实验来优化定义的校正指标,能同时补偿里程计的系统误差和非系统误差。4.综合前面章节的研究内容,搭建了麦克纳姆轮移动机器人定位导航系统,并针对本文提出的里程计误差校正方法和定位导航系统设计了多组实验,在实际平台和仿真环境中分别验证了其可行性和可靠性。