近些年,随着人工智能、计算机技术和传感器技术的突破,自主移动机器人的研发也取得了较多的进展。移动机器人不再只局限于实验室环境,开始出现能在室内自主实现导航和避障的服务机器人,以及能实现快速目标跟踪、自主避障的空中机器人,而这一切都离不开机器人对环境的感知和对自身的定位。这两项技术被统称为同时定位与地图构建(SLAM),是自主移动机器人系统的关键技术,也是近些年来移动机器人领域的研究热点。本文针对室内自主移动机器人,开展了基于ROS的移动机器人系统构建尝试和SLAM技术研究。首先对移动机器人系统中的SLAM系统进行了研究与试验,融合IMU惯性传感器改进了KinectFusion算法,使之具备了更好的性能和稳定性,为移动机器人SLAM系统的构建打下了基础。然后在ROS系统中基于RGB-D传感器实现了一个较为完整的RGB-DSLAM系统设计,包括视觉里程计前端、全局优化后端以及回环检测,能初步满足移动机器人的环境感知和自身定位需求,并且所构建的稠密地图可以用于机器人的导航与避障。移动机器人系统的构建运用了ROS系统的特性,并且从网络化、分布式、模块化的角度出发,分为底层控制系统和上层软件系统,能实现机器人的远程实时监测与控制、数据采集与传输、环境地图的即时构建和机器人自身定位,以及局部路径规划和避障。通过实验对SLAM系统和机器人系统进行了测试,在未知环境下成功实现了实时地图构建与定位,以及移动机器人的局部导航和避障,证明了基于ROS设计的SLAM系统和移动机器人系统的可行性。