随着科技的进步,移动服务机器人的硬件市场和软件开发逐渐成熟,新冠疫情的爆发更是推动了移动服务机器人的发展。将机器人应用于医疗环境,可以最小限度控制医护人员与感染者的接触,减少交叉感染风险。同步建图与定位（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人在各个场所中自主导航完成任务的前提。以方舱为代表的医疗环境是典型的高相似度多闭环的复杂环境,针对机器人在该环境里建图错位与定位失败的问题,本文研究基于Gmapping的建图以及视觉辅助定位的方法,论文主要工作如下。搭建了移动机器人平台。平台主要由Kobuki移动底盘,Rplidar激光雷达以及Open MV相机组成;软件部分则采用主流的机器人操作系统ROS（Robot Operating System）。针对机器人建图错位的问题,在分析了Cartographer,Hector Slam以及Gmapping建图算法后,从算法对硬件的要求和建图精度两个角度综合考虑,选择使用Gmapping算法建图。建立了方舱仿真环境,分析了建图错位的原因以及Gmapping算法粒子数和机器人移动角速度两个参数的取值对建图精度的影响。根据仿真结果,总结出方舱环境下两个参数选值的规律。在实验室环境进行了实验,调整参数建立的地图精度明显高于默认参数建立的地图。仿真分析了机器人定位出错的原因,提出Open MV相机辅助机器人定位的方法。使用图像处理的方法提高了相机在光照不均以及April Tag缺损情况下的识别成功率。编写ROS通信节点,在Amcl定位源码中订阅April Tag识别信息。一旦摄像头识别到码的信息,则定位算法更新粒子滤波器调整机器人位姿。实验表明,加入了相机信息的定位算法可以有效矫正机器人错误的位姿,有助于机器人准确定位导航。