在智能移动机器人领域,路径规划问题是限制其发展的一个关键问题,如何规划出一条无碰路线使其安全到达目标点,是当今研究的重点。本文基于ROS操作系统,在TurtleBot2移动机器人上利用深度相机Xtion PRO LIVE和激光雷达RPLIDAR A2对路径规划问题进行研究并在当前算法的基础上,提出了一种混合算法,并通过试验进行了分析、验证。主要研究内容如下:(1)本文利用RGB-D深度摄像头及激光雷达搭建机器人环境感知系统,详细介绍了相关的硬件系统,包括深度相机Xtion PRO LIVE进行、激光雷达RPLIDAR A2、ROS和Gazebo仿真软件,并在建图方面详细阐述了Fastslam2.0算法的原理,在定位方面对AMCL算法进行了介绍;(2)采用Fastslam2.0算法,通过实验研究,分析了不同粒子数和变更时间两个变量对建立地图的影响;利用装有Xtion PRO LIVE的机器人,在激光雷达建立的地图的基础上,验证了AMCL算法的可行性。(3)主要介绍了机器人的路径规划问题。在全局算法的内容主要是针对A*算法和RRT算法进行介绍和仿真分析,根据仿真结果选取将要采取的算法;在局部规划中,主要选用人工势场法,对传统的人工势场法进行优化、改进并进行仿真试验,试验结果表明改进的算法可以解决传统算法存在的问题,最后结合A*算法和改进的人工势场法提出了两种算法的混合算法。(4)介绍了差动机器人的运动控制,进行了机器人的自主定位及路径规划的实验。实验采用A*算法和改进的人工势场法的混合算法实施,并在实验过程中,录取视频、分析实验数据,由实验结果验证了所采用的混合算法是可行的。