Un robot de manipulación móvil combina la capacidad de navegación de los vehículos terrestres no tripulados y la ventaja de manipulación de los brazos robóticos. Sin embargo, el desarrollo de un robot de manipulación móvil es un desafío debido a la necesidad de integrar numerosos subsistemas heterogéneos. En este documento, proponemos un robot de manipulación móvil multifuncional al integrar funciones de percepción, mapeo, navegación, detección de objetos y agarre en un flujo de trabajo sin fisuras para llevar a cabo tareas de búsqueda y recuperación. Para realizar la navegación y evitar colisiones en entornos complejos, se propone una nueva estrategia de planificación de movimientos jerárquica al fusionar planificadores globales y locales. Se emplean la Función de Lyapunov de Control (CLF) y la Función de Barrera de Control (CBF) para realizar el seguimiento de trayectorias y garantizar la seguridad durante la navegación. Se adopta una red neuronal convolucional y las restricciones cinemáticas del agarre para construir un algoritmo híbrido de agarre de aprendizaje-optimización que genere poses de agarre precisas. La eficiencia del robot de manipulación móvil desarrollado se demuestra mediante la realización de experimentos de recuperación en interiores, mostrando sus prometedoras capacidades en aplicaciones del mundo real.