一种基于层次化和模块化学习的导航避障方法，包括：实时构建室内场景地图；基于移动机器人获取的视觉图像、实时构建的场景地图、导航目标图像，设计长期导航目标点生成模型，确定导航目标图像在实时构建的场景地图上的位置；确定基于深度强化学习框架的移动机器人导航避障模型，发布移动机器人导航到预测的长期目标点的速度指令；设计导航结束预测模型，在一定时间间隔后，判断导航是否结束，如果预测的导航并未结束，则重新以上导航目标点生成及导航决策的过程，直到导航结束。本申请解决了现有技术中在没有预设环境地图的情况下，难以安全绕过障碍物并高效导航到指定目标的问题，提高了移动机器人导航技术对复杂多变环境的适应性。