随着机器人技术在医学、农业及家庭服务等多元化领域越来越广泛的应用,其自身功能日益完善。与此相对应的是,构建机器人的软硬件结构变得越来越复杂,以移动机器人导航这一关键技术为例,一旦某一环节出现问题,将直接影响系统整体的工作,甚至导致系统崩溃,且无法实现系统的快速升级和系统间的有效兼容。可见传统集中式的开发策略已经严重制约了机器人技术的应用和发展,急需探索更加稳定、高效的模块化设计方案,提升机器人系统整体的容错能力和可扩展性。针对上述问题,本文从移动机器人导航这一关键性技术问题出发,实现一种基于模块化技术的移动机器人导航系统。为有效提高机器人定位精度,引入一种基于RBPF的机器人导航系统,实现了机器人准确的位姿估计;进一步对所设计的导航系统按照最小功能进行模块划分与实现;在此基础上,为保证模块划分的有效性与合理性,避免模块化系统中命名服务器(Naming server)失效或异常而导致系统失控的问题,分别采用了一种基于模糊树图聚类的模块划分方法和一种基于熵权法和泛洪算法的机器人中间件技术命名服务器自稳定方法。本文主要工作有如下几方面:(1)引入RBPF(Rao-Blackwellised Particle Filter)算法获取机器人准确的位姿估计针对导航技术中的定位精度问题,引入RBPF算法对机器人进行自定位,获取机器人精确的位姿估计,有效提高拓扑节点的位置精度,在获取移动机器人探索场景地图的同时,保证机器人导航任务的顺利完成。(2)利用机器人中间件技术对智能导航系统进行模块化实现基于机器人中间件技术,在OpenRTM平台下对机器人智能导航系统进行模块化实现。按最小功能对导航系统进行模块划分,并将划分后的模块进行封装,通过连接封装后的模块接口,实现模块化的机器人导航系统,提高了系统灵活性及可重用性。(3)采用一种基于模糊树图聚类的机器人模块划分方法为提高模块划分的有效性与合理性,采用一种基于模糊树图聚类的机器人模块划分方法。运用模糊树图聚类算法与层次分析法分析模块间的相关性,通过对样本集分类获得不同模块划分方案。利用信息熵思想对划分方案做出评估,进而得到较合理的划分方案。(4)利用熵权法和泛洪算法实现模块化系统自稳定针对模块化系统自稳定问题,采用一种基于熵权法和改进型泛洪算法的命名服务器自稳定方法。通过熵权法计算得到综合评价指标,并利用泛洪算法选举出综合评价指标最优的备份命名服务器,保证机器人模块化系统的稳定运行,提高系统的容错能力。基于上述方法,本文在室内真实环境下利用Pioneer3-DX型移动机器人平台上进行了多次实验,实验结果验证了所提基于模块化技术的机器人导航系统的有效性,对移动机器人整体模块化技术研究具有一定的理论意义和应用价值。