随着机器人技术的快速发展，服务机器人已慢慢融入了我们的日常生活，其在助老助残、医疗康复、公共安全等领域扮演着越来越重要的角色。而服务机器人通常工作于家庭或办公室等室内环境，这类环境结构复杂，且经常发生变动，因此对机器人能够自主化、智能化地完成服务任务提出了更高的要求。　　 RFID技术作为一种新兴的自动识别技术，具有非视距识别、数据容量大、识别速度快、作用距离远等特点，在物联网领域已广泛应用。将RFID技术引入机器人领域，可以为机器人完成服务任务提供更多环境信息，因此已经成为近年来机器人研究领域的一个热点。　　 本文在研究了国内外机器人导航相关领域研究现状的基础上，以RFID技术应用为核心，对室内环境建模、地图更新和机器人定位等问题展开如下研究工作。　　 为实现机器人以服务任务为驱动的“智能”导航，提出了基于RFID技术的室内环境语义地图构建方法，构建的语义地图由全局拓扑地图、局部栅格地图和语义信息库组成。为了管理物品语义信息，根据物品特点将物品分为静态物品、半动态物品和动态物品，并将粘贴其上的RFID标签同样分类和设计数据格式。对于描述房间关系、功能及物品归属关系的全局拓扑地图是以RFID标签为节点，利用谱聚类算法实现，并完成语义信息库设计。为实现地图更新，将描述环境空间几何特征、提供定位导航信息的局部栅格地图分为静态栅格地图和半动态栅格地图分别构建。　　 针对室内环境的易变性，本文提出了基于RFID和激光传感器的语义地图更新方法。对于语义地图中半动态栅格地图的更新，论文中对基于激光传感器的半动态物品识别、直线特征提取和拟合线段属性描述作出了详细叙述。半动态RFID标签中存储的物品形状和大小信息，与对应的拟合线段结合可以获得半动态物品覆盖区域。对于拟合线段和RFID数据匹配问题，首先实现了基于粒子滤波的RFID标签定位，并设计了位置匹配和参数匹配算法，最后介绍了半动态栅格地图更新方法。根据半动态物品的位置信息完成了全局拓扑地图中的半动态物品节点更新和语义信息库更新。由于本文中语义地图的更新只是对可能移动的半动态物品更新，因此大大提高了地图更新的效率。　　 为增加机器人定位手段，充分利用分布在室内环境中的静态RFID标签提供的位置信息，本文设计了基于单标签的机器人定位方法。为了确定标签相对于机器人的方向，采用模糊推理方法对建立的天线概率模型进行处理，获得只与标签相对天线法线夹角相关的天线概率模型，并使用贝叶斯规则实现标签相对机器人的方向估计。为了实现机器人的更精确定位，设计了基于激光传感器识别的人工地标，并完成定位算法。最后通过实验对算法进行验证。