近年来,随着科学技术和相关理论的发展,移动机器人的智能化程度越来越高,人们对移动机器人所能完成任务的要求也相应提高,除了希望其能够实现基本的装配和整理工作以外,同时也要求其能够自主完成一些比较复杂的任务,如自主包围和监控等。因此对目标的包围控制问题逐渐引起国内外学者的广泛关注。基于此,本论文基于常见的智能车模型,结合视觉技术,搭建了轮式机器人包围控制系统,不仅实现了对静止和缓慢移动目标的包围,同时也可作为一款验证算法的智能化平台。本文首先对生活中常见的轮式机器人进行了简要的对比,确定了本文轮式机器人的选型即四轮轮式机器人,进而分析了其运动学模型,并根据其运动学模型分析了欲驱动四轮轮式机器人实现包围运动所需要满足的条件。同时为了实现对目标的包围控制,首先需要感知目标的信息,考虑到实用性和可扩展性,本文采用基于颜色特征的视觉检测技术来实现对目标的实时检测。根据目标的颜色信息利用摄像头实时捕获其运行状态,并通过选取合适的阈值来获取目标像素坐标,然后通过坐标系之间的仿射变换,实现像素坐标到世界坐标的转换;同时考虑到颜色特征对光照的强敏感性,采用了双阈值检测方法提升了定位精度。紧接着,根据轮式机器人包围控制系统的目标和任务需求,本论文搭建了轮式机器人硬件平台,设计了相应的硬件电路和驱动程序,利用增量式PID控制算法实现了轮式机器人的恒速运转,保证了硬件平台的稳定和高效;同时编写了相应的上位机软件控制程序,完成了目标识别与定位、算法控制与运行、上位机与硬件平台稳定通信等功能。最后,对整个轮式机器人包围控制系统进行了实现,并且为了验证平台的实际效果,分别采用两种基于距离的算法实现了对静止和缓慢移动目标的包围;而在无法获得距离信息时,通过角度估计算法,仅仅利用角度信息实现了对目标的包围;同时为了处理复杂场景下的包围控制问题,利用视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)设计了轮式机器人自主导航系统;通过此系统,轮式机器人在复杂环境下可先自主运行到目标的邻近区域内,然后再运用上述距离或角度包围控制算法,完成包围控制任务。