移动机器人是机器人学中的一个重要分支，它能够通过传感器感知环境和自身状态信息，实现自主完成动态决策规划和行为控制。多传感器信息的并用为移动机器人提供更准确的环境信息数据对精确构建全局地图具有重要的意义。本文以美国ActivMedia公司生产的Pioneer 3-DX移动机器人为实验平台，对多目标识别、路径规划、机器人定位及环境感知方法进行了研究，并实现了机器人在未知环境中全局路标地图的构建。首先，本文介绍了移动机器人的发展和研究现状，并介绍了机器视觉技术在移动机器人视觉系统中的应用。然后，介绍了Pioneer 3-DX移动机器人硬件和软件的系统结构，并分别对激光测距仪、单目视觉传感器和声纳传感器进行了介绍，通过讨论机器人的运动原理来分析机器人的运动特性。接着，本文研究了彩色图像处理及多目标识别，机器人通过图像的分割、不变矩特征值的提取和BP神经网络的训练，完成多目标识别任务。并给出实验结果，验证了多目标识别的有效性。最后，本文采用了基于栅格的全局覆盖路径规划方法，使机器人的行进路线能够最大限度地覆盖全局环境。局部路径规划采用了模糊逻辑算法用以实现机器人的安全避障行为。针对移动机器人定位中存在的不确定因素问题，采用基于环境特征的机器人定位消除了机器人定位的不确定性。并根据具有不同特性的视觉传感器和激光测距仪的数据信息构建出基于路标的全局地图。实验表明上述方法在构建全局路标地图时有较高的精确性。