针对未知环境下的移动机器人导航，提出将最小二乘支持向量机与强化学习相结合的导航方法。首先以移动机器人CASIA-I和它的工作环境为实验平台，确定出强化学习的回报函数；然后利用基于滚动窗的最小支持向量机解决强化学习中的泛化问题。最后对所提方法进行了实验，实验结果表明所提方法能够避免导航陷入局部极小，并对未知环境具有较强的适应性。