运动目标检测与跟踪是指从场景中检测出运动物体,并对该物体进行随动跟踪的过程,是机器人智能化、人机交互的重要组成部分。目前,绝大多数跟踪系统主要基于视觉信息。由于单一视觉缺乏距离信息,通过采用其他传感器信息作为补充,可以实现较好的跟踪效果。针对室内较复杂环境下运动目标的检测与跟踪,本文基于单目摄像头的移动机器人平台,采用声纳环作为辅助传感器,提出了一种基于距离加权的多传感器信息融合跟踪方法：利用视觉和声纳环提取运动目标信息,分别采用视觉伺服与声纳网格制定跟踪策略,依据传感器特性对决策进行加权,构建了运动目标自主检测与机器人跟踪控制应用系统。首先,搭建了机器人运动目标检测系统的软硬件平台,结合项目方案对笛卡尔坐标系统、机器人运动学模型、摄像机投影模型以及图像雅可比矩阵进行了分析,利用接口函数实现了顶层目标跟踪系统对底层机器人控制库函数的调用。然后,为了获取目标位置,利用基于自适应三帧差与背景更新方法提取运动目标区域,通过重心法确定目标中心。在此基础上,针对机器人跟踪过程滞后于目标当前位置的问题,采用卡尔曼滤波器对运动目标位置进行预测与更新,通过实验检验了预测效果。最后,利用多传感器信息融合实现室内场景下的运动目标跟踪。为了克服机器人运动产生的图像背景偏差,提出了一种基于运动的背景补偿方法。对机器人视觉伺服模型和声纳网格模型进行了分析,分别建立了基于图像的机器人视觉伺服跟踪策略和基于声纳网格的机器人目标跟踪策略。通过对不同传感器覆盖范围、测量精度进行分析,制定了加权策略,考虑机器人的运行性能和速度变化的柔顺性等因素,对跟踪决策进行融合,得到了最终的控制策略。通过实验验证,该方法能够快速、准确的检测运动目标,同时较为稳定的跟踪运动目标,在跟踪过程中,机器人控制曲线平滑,没有速度突变发生,能够较好的完成跟踪任务。