近年来,伴随着人工智能、传感器和芯片制造等技术的不断发展,智能自主移动机器人的相关研究也取得了较大的进步。各种不同用途的可自主移动机器人逐渐进入人类的生活和工作中。在各种纷繁复杂的应用场景中,如何令机器人准确感知周边环境并实时定位与建图,同时以此为基础进行快速自主导航,已成为自主移动机器人的研究重点。本文以室内可自主移动机器人为研究对象,将研究分解为机器人硬件、控制软件、应用算法三个方向,并分别对每个环节进行设计与优化,最终实现了一台可用于室内环境自导航的移动机器人,具体如下:首先,根据机器人的实际功能需求,选择基于两轮差速驱动的机器人底盘、系统硬件设计包括电源系统、传感器系统、控制系统、上位机系统四部分,对各部分进行设计与优化。控制系统采用一体化设计,将各功能子电路通过优化布局方式集成在一块PCB板,增加了系统可靠性和稳定性;对电源部分进行了优化,采用DC-DC降压斩波电路与LDO电路相结合的方式,分三路对系统进行供电,实现了不同属性负载间的电源隔离,有效地减少了系统之间的干扰,进一步减小了传感器测量的数据波动,提高了测量精度。其次,对机器人的控制软件进行了优化,采用RT-thread作为控制板的操作系统,通过多任务方式进行软件设计,以多线程方式进行任务调用,提高了机器人控制系统的响应速度。设计了双路闭环增量PID控制器对电机进行调速,反馈环节采用MCU的CCP硬件滤波器对边沿脉冲毛刺电压进行有效滤波,并对编码器进行A、B相双边沿采样,使得反馈数据更加精确。最后,对基于激光雷达的SLAM算法进行研究,选用粒子滤波作为机器人定位与建图的主算法,针对RBPF-SLAM算法在频繁重采样下粒子多样性衰退问题,采用Thompson抽样算法对传统RBPF-SLAM算法的重采样环节进行优化,并通过实验的方式验证了优化算法的可行性。研究了基于已知地图的自主导航算法,选择A*全局路径规划算法和基于DWA的局部路径规划算法作为机器人的自主导航算法,并设计了基于路径规划的算法框架。通过对目标点的合理设定,机器人能够在地图中规划出一条光滑无碰撞全局路径,并能够实现对障碍物的实时避障,最终成功到达目标点。从而验证了机器人系统的实用性与可靠性。