本文以全区域覆盖自主移动机器人多传感器信息融合系统为研究对象,主要研究全区域覆盖移动机器人系统多传感器信息的融合问题,重点研究了障碍物信息获取、定位信息获取及边界信息获取等功能模块的融合算法。文中首先分析了全区域覆盖自主移动机器人的功能、行为及控制等特点,研究了机器人实现全区域覆盖运行过程中所需的各种信息,建立了信息融合系统的功能模块,并以框图形式列出功能模块间的逻辑关联。障碍物信息获取模块采用超声波传感器和红外传感器作为测距传感器,以各组测距传感器特有的位置分布为前提条件,分析了测距传感器测得的数据及数据特点,建立了能够获取障碍物距离及方向的融合算法。定位信息获取模块以编码器、电子罗盘、GPS传感器测得的数据为定位信息数据来源,由编码器、电子罗盘提供相对定位数据,由GPS传感器提供绝对定位数据。文中通过分析两类定位数据的不确定性,论述了应用卡尔曼滤波器来降低数据不确定性的合理性,设计了两个子定位系统的卡尔曼滤波器,并采用加权融合方法处理两个卡尔曼滤波器的输出数据,最终建立了卡尔曼滤波算法、加权融合方法相结合的定位融合算法。边界信息获取模块通过分析机器人在边界处的运动特点,确定边界信息采集的方法。在定位信息较为准确的前提下,利用定位信息来拟合边界曲线,建立了边界状态判断的理论依据。