面向移动机器人自主导航，依托视觉和惯性测量单元开展研究和实践，并形成了可实际应用的软硬件系统。具体包括：(1) 动态环境的3D SLAM构图：针对存在动态扰动因素的室内环境，融合视觉和IMU传感器信息，构建可根据环境变化而实时更新的稠密地图，并转换为更紧凑的空间占有地图，直接用于机器人的路径规划。(2)融合IMU信息的视觉里程计：针对视觉里程计鲁棒性较弱、单目视觉尺度不确定等问题，结合IMU信息并利用半直接法提取环境特征，建立信息融合的优化框架，实现室内环境下的构图后重定位精度5cm、数据刷新率25Hz，可提供三维姿态信息。(3)基于视觉的环境三维语义地图：以立体视觉获取环境及物体的深度信息，利用全卷积神经网络及条件随机场实现精确的二维语义分割，通过语义融合获得每个点所属的类别信息并进行颜色标记，形成三维语义地图。