随着人工智能技术的不断成熟,越来越多的移动机器人应用在人们生活的方方面面,为了迎合人们对高质量生活水平的需求,移动机器人的发展面临着巨大的机遇和挑战。在品种繁多的机器人类型中,室内移动机器人凭借着其小巧灵活的形体、功能丰富的服务等优点更加贴近人们的日常生活,从而受到了更多的关注。本文主要针对激光雷达SLAM算法和路径规划算法进行研究,并将其应用于室内移动机器人中,完成地图构建、最优路径规划最终实现自主导航。首先提出了本文所使用移动机器人系统的设计方案,并对方案中设计的机器人硬件模型包括激光雷达、控制器、电机、里程计、IMU和软件平台ROS进行了简单介绍。然后对同步定位与地图构建问题展开研究,选择了机器人领域中两种不同类型的常用激光SLAM算法（Hector与Gmapping）进行介绍,并在ROS软件平台中搭建了室内仿真环境,从中完成了地图构建的仿真实验,通过对比两种算法的最终建图效果和资源占用率,确定采用Gmapping算法应用于本文设计的室内移动机器人。接着介绍了全局路径规划算法与局部路径规划算法相结合的总体框架,提出了动态采样函数、均匀优化节点和路径父节点重更新的策略对全局路径RRT*算法中存在的运算时间长、路径优化效率低的问题进行了改进,并在三种不同类型的环境中完成了仿真实验对比,确定了改进策略的有效性。对局部路径的DWA算法进行仿真实验,通过不同参数下的仿真结果比较,选择了适合移动机器人的较优参数。最后通过部署分布式通信网络完成远端移动机器人控制和可视化监控,实际测试了所设计移动机器人速度性能的优良性,在选定的真实室内环境中对比了之前选择的两种算法的实际建图效果,进一步凸显出Gmapping算法在室内环境中的优越性;使用构建的地图环境信息,证明了改进RRT*算法的可行性并完成了自主导航任务,通过增加临时障碍物的方法,测试了移动机器人的局部避障能力。总体上验证了所设计的移动机器人在室内环境中能够较好地实现自主导航这一基本功能。