服务型移动作业机器人既需要提高在有人室内环境中的定位精度,又需要对环境中未知位置的物体进行抓取。仅单独利用车载激光或视觉传感器,都难以确保其定位和物体抓取的准确性和可靠性。为此,本文以移动服务机器人取物传送为应用背景,系统研究了激光传感器和RGB-D传感器结合的机器人定位及物体抓取技术,并开发了室内动态环境中服务机器人移动作业应用软件。首先针对有人干扰的动态室内环境下经典粒子滤波定位方法存在的问题,利用RGB-D传感器对环境中人体的快速可靠的检测能力,分割出人体的点云数据并与激光数据对齐后确定激光数据是由人体干扰引起的范围,避免了直接从混杂的激光数据中检测人腿。在经典蒙特卡罗定位的基础上设计一种基于可定位性矩阵的改进粒子滤波算法。利用人体的检测结果确定激光数据中存在未知障碍物的先验概率;解决了动态可定位性矩阵的在线估计问题,提高了动态可定位性矩阵对环境中未知障碍物的建模能力。将动态可定位性矩阵运用于粒子集的动态修正,保证了机器人定位的可靠性和鲁棒性。其次针对“眼在手外”型手-眼-脚关系,设计一种实用的移动机械臂物体抓取方法。采用车载激光传感器和外置RGB-D传感器数据相结合,标定移动机械臂的手-眼关系并同时补偿移动底盘位置偏差。针对配有二指平动手爪的灵巧机械臂结构特点和抓取需求,选取顶抓策略来简化末端手爪抓取位姿的描述。相应地采用点云预处理、作业平面滤除、物体分割检测、待抓取物体几何特征提取、运动规划等步骤,实现了对简单规则形状物体的自主抓取。在上述研究基础上开发了室内移动作业机器人的典型功能模块,主要包括定位功能软件、手眼标定程序及其测试程序、物体检测程序及其测试程序、抓取功能软件,论文最后以典型的家庭环境为应用场景,并且通过一系列实验验证本文方法的可靠性和有效性。