机器人是人工智能技术面向实际应用的综合体现。随着近些年人工智能技术的高速发展,智能机器人领域的研究也取得了长足进步,但如何保证工作在大范围复杂场景中的移动机器人具有自主导航及自主环境适应能力,仍是一个具有挑战性的研究问题。本文通过机器人轮式里程计或惯导为机器人提供粗略位姿,再利用激光测距仪对机器人位姿进行校正的方法实现机器人的定位。在人工或者自动模式下为机器人构建全局的几何拓扑地图,并基于全局几何拓扑地图提出了基于多导航模式下的全局路径规划,根据导航用户不同的导航需求利用图搜索算法为机器人规划出满足用户需求的全局路径,并通过三次B样条插值对全局路径进行平滑优化处理,保证机器人不会因为路径曲率过大而出现急转等容易导致机器人导航失败的操作。结合规划出的全局路径和实时构建的局部栅格地图生成以机器人位置为原点的机器人行驶轨迹集合,对轨迹集合进行障碍物检测,然后根据用户设定的约束条件对轨迹集合进行选优,得到机器人行驶的最优轨迹并控制机器人沿最优轨迹行驶,最终完成自主导航任务。在实际实验过程中,发现机器人在狭窄和可通行区域少的极端环境下利用基于环境约束和人为约束的多轨迹生成算法容易导致规划失败。为解决在这些极端环境下的路径规划,本文提出基于机器人运动状态的回旋曲线轨迹更新的局部路径规划算法,实现机器人在极端环境下的导航。此外本文指出了局部栅格地图存在的缺点,提出了一种多层次六边形网格地图的构建方法,并且实验验证了该方法的实用性。本文构建了一个适应室外大范围环境下的移动机器人自主导航系统,并利用实际实验平台在厂区完成路程2.4km持续时间1h30min的不间断自主导航测试,同时也利用该平台完成在校园环境下的自主导航测试,证明了该自主导航系统的稳定性和可靠性。本文还利用另一实验平台对构建的导航系统进行了移植,并在学校环境里进行测试,证明了该系统的可移植性。