救援机器人能够代替人员深入火场、矿井等危险的现场进行救援,受到了国内外研究机构的广泛关注。然而,传统救援机器人受到遥控距离短、感知范围有限、定位精度不准确等限制,对其实际应用造成了很大的障碍。本文将移动机器人与无线传感器网络(WSN)相结合,研究基于无线传感器网络的移动机器人导航系统,具有积极的科学价值和现实意义。针对传统遥控和无线控制作用距离有限的问题,本文设计并实现了无线传感器网络多跳通信链路,通过WSN自组网的功能,形成远大于传统方式的机器人控制链路,能够很好地满足复杂环境灾难救援的需求。同时,由无线传感器网络节点携带温度、湿度、气体浓度等传感器,实时感知周围环境的信息。机器人的机动性和强计算能力以及无线传感器网络的通信距离、分布式计算、环境感知等能力相结合,可以显著提高救援任务的执行效率。为增强移动机器人的运动控制能力,本文引入ROS机器人操作系统设计和构建了一种移动机器人平台,硬件采用了iRobot差分驱动底盘和UTM 30LX激光雷达。通过建立数学模型并进行分析,仅依托里程计的航迹推算方法具有较大的误差,而且随时间单调递增。因此,本文使用环境特征点对其进行矫正,通过扩展卡尔曼滤波的不断迭代,使得系统趋于稳定,误差协方差不随时间变化。在此基础上,针对室内环境,提出了基于Hector SLAM的同步定位与构图算法,使用激光雷达的数据匹配实现定位和局部地图到全局地图的连接。实验结果表明,所构建的移动机器人平台具有很好的鲁棒性,能够准确地构建室内环境的二维平面图,对于存在干扰的地面也能达到较高的精度。结合无线传感器网络全局动态感知的特点,本文提出了一种室内环境的移动机器人导航方法。将具备超声波传感器的WSN节点部署于天花板,通过预设的网格形式进行均匀放置。通过WSN节点感知其正下方的环境信息,在数据离散化后得到占有栅格地图,获得了动态环境的实时模型。在此基础上,本文引入D*Lite算法和PRM算法实施动态环境下的移动机器人路径规划。仿真实验表明,D*Lite算法能够在目标区域出现动态障碍时进行重规划,并显著减小对于包含动态障碍物的环境的路径规划时间。