传统建筑行业中存在着大量重复性工作,这些可重复的任务让机器人代替人工执行,可显著提升生产效率。然而,与一般的工业机器人的作业环境对比,建筑工地并非一个固定的可控的环境,建筑机器人须要有适应环境变换的能力,且在定位时,定位精度要求较高。基于以上问题,本文结合建筑作业任务的需求,研究并实现了一套室内建筑机器人的导航方法,其主要内容如下:1、本文对室内建筑机器人的移动平台进行了分析与研究,选用了基于麦克纳姆轮的4轮全向移动平台,建立了移动平台的运动学模型,并通过研究激光传感器和RGB-D深度摄像头的工作原理,选定了本课题最终选用的传感器,并建立了各传感器的模型。2、本文介绍了两类传统的机器人导航地图的构建方法,2D激光雷达构建栅格地图和深度摄像头构建点云地图。通过分析各自的优缺点,对这两种方法取长补短,提出了基于建筑信息模型构建三维尺度地图和二维栅格地图的方法,在获取建筑的三维信息的基础上,还得到了常用于机器人路径规划的二维栅格地图。3、本文考虑到建筑机器人的作业环境可能会出现临时地面坑洞的问题,提出了一种障碍物提取方法,不仅可以提取常规的地面上障碍物,还可以提取地面下的施工坑洞障碍物,并基于本课题所研究的建筑机器人的特点和工作环境提出了基于作业点的路径规划策略。4、本文研究了两种不同的扫描匹配算法原理,基于点的ICP扫描匹配算法和基于数学特性的NDT扫描匹配算法,根据各算法的优点和缺点和本课题实验环境的需求选取了ICP算法,并提出了一种基于全局地图匹配和传感器融合来加速ICP迭代和避免陷入局部极值,最后通过实验测试对比了几种方法的匹配效果、耗时和误差,验证了算法的有效性和鲁棒性。5、基于前文的研究,本文设计了一套室内建筑机器人的自主定位导航系统。并完成了系统的开发,包括地图创建模块、人机交互模块,导航模块以及路径规划与避障,最后在实地上进行了实验,验证了系统的有效性和可行性。