移动无线传感网络(Mobile Wireless Sensor Network,MWSN)是一种近几十年来获得快速发展的传感网络。在煤矿井下发生事故时,传统的网络通常会被损坏而无法回传井下信息,十分不利于后续的救援工作开展,而移动无线传感网络由于具有自修复特点正好为这一问题的解决提供了可能。针对煤矿井下移动传感网络中前期的节点定位问题、灾害事故发生后残缺网络中机器人节点定位导航与环境地图建立问题以及对多修复任务的机器人组任务分配问题开展了如下几个方面的研究。首先,针对无线传感器网络节点定位的问题,提出了一种基于RSSI测距的三维定位算法,重点解决了算法中三维重叠区的确定方法和重叠区概率密度积分的计算方法,并且通过仿真验证了该算法能为随机布置的移动机器人节点提供较为准确的初始全局位置,使后续依靠环境地图对机器人再定位时可以顺利匹配到相应位置的地图。其次,针对煤矿井下灾害事故后网络被破坏的情形,引入了基于视觉的同时定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)方法。对移动机器人位姿计算的方法进行了研究,对比了几种主流定位方法的优劣;在地图特征点提取方面,通过指定提取角点总数实现了对特征点的优选,通过对不同分辨率下的角点检测实现了特征点在不同拍摄距离下的稳定提取,通过定义图像块的方向实现了角点的旋转描述,并在此基础上通过特征点描述子优选使图像匹配准确度得到了提高;在机器人位姿估计方面则采用了最新的非线性优化方法,通过对所有时刻采集的带噪声的观测数据进行状态估计,提高了机器人的最终位姿估计效果。然后,对基于视觉的稠密地图重建进行了研究,对比了几种不同方案的稠密地图重建效果。同时结合煤矿井下残缺网络修复的应用需求,重点研究了地图重建过程中机器人的导航问题,采用基于模糊算法的导航方法使建图机器人可以从初始位置找到一条避开障碍物到达巷道外端指定点的路线,同时完成灾后用于修复网络的地图建立;在多移动机器人组的多任务分配问题研究中,采用均衡负载的分配算法使多移动机器人组中单个机器人任务量达到基本均衡。最后,对基于视觉的定位和建图等问题进行了机器人的现场实验验证。在一个人工照明的走廊模拟环境,建图机器人从初始位置对三个预设目标点进行了探测,机器人运行路径与障碍物无碰撞并以指定姿态顺利到达目标点,且建图对环境信息描述基本准确,达到了预期效果。