随着现代智能物流运输技术的高速发展,基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)研发的无人配送车,已成为物流运输行业快速配送物品的有效解决方案。无人配送车是新零售领域与物联网技术结合下的产物,具备环境识别与定位、最优路径规划和实时避障等功能,是当前自主移动机器人领域的研究热点。本文重点研究无人配送车导航算法的改进和优化,以实现无人配送车更加安全、准确、高效的配送物品。本文采用ROS机器人软件框架,将自主研究设计并实现的导航算法代码嵌入到搭载了ROS的无人配送车,结合用于获取外部环境信息的激光雷达传感器及用于环境识别的同时定位和地图生成算法,设计并实现无人配送车自主导航算法。自主导航功能是无人配送车配送物品过程中的核心功能。首先,本文具体阐述了无人配送车自主导航的相关研究背景和现实意义,并对国内外的研究现状进行了分析和总结,提出了基于ROS的无人配送车自主导航算法体系总体设计、重点对全局路径规划算法和局部路径规划算法进行研究。针对无人配送车自主导航过程中环境识别与定位的准确性问题及路径规划的最优性问题,改进优化出适用于特定环境的同时定位与地图生成算法、全局最优路径规划及局部实时避障算法,使无人配送车能够安全,高效的配送物品。针对无人配送车配送过程中存在的环境识别与定位问题,本文通过改进Gmapping同时定位与地图构建算法,使改进后的算法能够更好的在特定环境下完成定位和地图构建功能。测试结果表明,无人配送车通过嵌入改进优化后的同时定位与地图构建算法,能够充分利用激光雷达传感器采集到的环境信息,快速高效的构建无人配送车配送场景地图,并能够准确实时的定位,为后续无人配送车最优路径规划提供了可能。同时针对无人配送车在配送物品过程中低速和安全的特点,重点改进现有A*算法以实现无人配送车全局最优路径规划功能,重点改进优化动态窗口算法(Dynamic Window Algorithm,DWA)算法以实现无人配送车局部实时避障功能。最后将改进优化的同时定位与地图构建算法,重点改进的A*算法与DWA算法集成到无人配送车的自主导航系统中,并通过MATLAB、GAZEBO等仿真软件进行测试,测试结果表明:无人配送车集成改进优化的自主导航算法后,具备在不同的配送场景中安全,准确,高效的实现自主导航功能。