近年来,移动机器人的自主导航一直是智能机器人中的研究热点。智能的机器人不仅应该能实现自定位和对周围的环境进行识别,还能够自主地进行移动和决策。本文以搭载ROS(机器人操作系统)的双轮差速移动机器人为平台,使用激光雷达为主要传感器,来解决移动机器人的定位、栅格地图创建以及导航问题。本文主要从以下三个方面展开研究:1、针对移动机器人导航中传感器信息的精度问题,本文对轮式里程计和激光雷达采集的数据进行预处理,提高了移动机器人定位的准确性。对于轮式里程计的系统误差,根据激光雷达采集到的更加准确的位姿信息,采用线性最小二乘的方法对轮式里程计进行线性标定,从而减少误差。对于激光雷达产生的点云畸变,根据轮式里程计获取位姿信息频率较高的特点,采用线性插值的方法对激光每一帧的数据进行位姿插值,去除实际中激光雷达因为机器人运动而导致的点云畸变,最后通过实验证明了本文采用方法的可行性。2、针对构建移动机器人环境地图的精度问题,本文对基于图优化的激光SLAM(simultaneous localization and mapping)问题进行了研究。基于非线性最小二乘的原理,本文使用高斯牛顿优化的方法对数据集的位姿图进行优化,其优化效果证明了图优化能有效减少位姿误差。最后在建立的仿真环境中实现了机器人位姿图的优化,帮助移动机器人创建了更加精确的栅格环境地图,为后续机器人导航提供了基本的环境。3、针对移动机器人全局路径规划的效率问题,本文提出了一种基于改进遗传算法的路径规划方法,有效地提高了移动机器人在实时导航中的全局最优路径计算效率。为了实现移动机器人的全局导航,本文基于栅格地图环境,通过在障碍物边缘随机选取候选点,并且增加指向性因子,设计出一种流程生成所有初始可行路径,最后利用遗传算法求解出全局无碰撞最短路径。本文最后实现了该算法的仿真以及实验,并且进一步和普通的遗传算法实现路径规划效果进行对比,证明了提出方法的可行性和快速性。