快速准确的环境识别以及自主环境探索对于实现救援移动机器人自主导航至关重要。本文对救援移动机器人在城市搜救环境下的自主导航问题开展研究，设计实现了相关算法，并构建了基于ROS的救援移动机器人平台，在仿真环境以及多种室内环境中开展实验研究，为实现救援移动机器人自主导航奠定了一定的基础。　　本文首先根据城市搜救环境特点以及救援任务需求，自主设计研发了NuBot救援机器人移动底盘。简单分析了现有的机器人操作系统各自的特点及优劣，选择了ROS作为救援机器人的系统基础，提出了基于ROS的救援机器人软件系统。实践证明，该救援机器人具有稳定性高、功能多样化、越障能力突出等特点，基本满足城市搜救环境下的任务需求。其次根据各种传感器系统的特点，本文选择激光扫描仪和惯性测量单元作为感知系统；对SLAM基本问题模型进行介绍，从机器人自定位、数据关联、地图表示方法和不确定性处理方法四个方面详细分析了SLAM系统所涉及的基本问题；对两种流行的SLAM算法进行仿真分析，选择并实现了最适合在城市搜救环境中使用的SLAM算法。提出了一种通过融合惯性测量单元的测量数据以提高状态估计准确度的SLAM算法，实现了对机器人6个自由度状态的估计。实验结果表明，提出的算法极大地提高了SLAM算法的定位精度及建图效果。最后阐述了基于边界提取的自主探索理论，建立了移动机器人探索模型并进行了合理假设，阐明了移动机器人探索方法，对移动机器人路径搜索算法进行了介绍；提出了一种基于伪膨胀障碍物和霍夫变换的目标地图构建算法用于移动机器人自主探索，该算法克服了在地面存在大量障碍物的情况下，传统目标选择方法使得移动机器人长时间在同一个地方连续进行任务规划的问题；实验结果表明，使用本文提出的算法，移动机器人自主探索的安全性和效率都显著增加。