机器人技术随着时代日益发展,移动机器人被广泛应用于工业制造、国防、反恐、空间探测、教育、医疗以及娱乐等诸多领域。在移动机器人研究与应用中最为关键的基本的能力便是能够在未知环境里自主导航,而这个核心问题往往被研究者们划分为未知环境的确定、自身目标位置的获取、复杂路径的规划三个子问题。由于视觉传感器的普及与发展,使用RGB-D相机来解决移动机器人导航问题也越来越方便。本文开创性地设计了一个基于RGB-D相机的机器人室内导航系统。该系统分为RGBD-SLAM、图定位、路径规划三大技术流程并对其中的技术进行了改进,使得我们的系统能够准确地实时构建出室内场景的三维点云地图并且确定机器人的初始、目标位置,进而完成导航任务。我们在如下几个方面展开了研究:第一,构建一套完整的基于RGB-D相机的机器人室内导航系统,对于该系统中:图像特征点提取、特征点匹配、机器人位姿估计、回环检测、图优化、点云重建、主动搜索、路径规划等各个步骤的进行了完整的实现。整体上创造性地完成了一个从彩色和深度图像到场景点云模型的构建,以及从初始和目标彩色图像到机器人位置确定,最后到路径规划的完整机器人室内导航系统。第二,基于RGB-D数据的SLAM技术中,将行进器人所拍摄到的深度和彩色图像通过视觉里程计、回环检测、全局优化构建出场景点云模型。考虑到实时导航系统中对点云模型的准确性和实时性的要求,提出了基于体素滤波和统计滤波的点云构建方法,将点云模型有效去除重影问题的基础之上有效地减少点云数量,由此得到了一个实时有效的机器人室内场景模型。第三,基于图像的定位技术中,当对图像中的2D点与点云模型中的3D点进行相关搜索时往往会出现2D-3D的匹配速度慢和3D-2D匹配效率低的问题,提出了2D-3D和3D-2D相结合的主动方法,在得到匹配对之后通过基于RANSAC的机器人位姿估计,最终确定机器人位置。