移动机器人目前已在军事、工业、民用等各大领域得到广泛应用并得到快速发展,定位导航技术是室内机器人实现智能化和完全自主移动的关键.移动机器人定位与导航技术很多,代表性有路标、红外、超声、激光、视觉以及SLAM等,但单一技术无法解决移动机器人所有场景下的定位导航应用.如SLAM技术是目前移动机器人室内定位导航的主流技术之一,很好地解决了室内环境下移动机器人的精确定位与导航应用,而对于开阔室外空间,SLAM技术因为成本高、覆盖范围有限、受环境特征等因素影响无法得到很好的利用.全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在开阔的室外环境可获得近乎完美的应用,但在室内和障碍物众多的市区环境,GNSS无法满足应用需求.基于此,本文提出一种融合GNSS、视觉SLAM和INS的移动机器人定位与导航方法,以满足移动机器人室内外大范围的定位与导航应用,详细研究SLAM算法、Kalman预测与估计算法、Kalman关联算法、SLAM/INS/GNSS的融合算法等核心关键技术,在此基础上,给出基于GNSS/SLAM/INS的融合系统的软硬件实现结构.仿真结果表明,融合系统可实现厘米量级的室内外定位精度,在长期GNSS拒绝的环境中可实现约60％的改善.可有效提升单系统定位导航的精度和响应速度,增强移动机器人的作业范围和环境适应性.