南京农业大学自主研发的水果采摘机器人简称自主移动农业机器人。自主移动农业机器人的主要任务是实现水果采摘的自动化,比如说应用自主移动农业机器人进行橘子采摘不仅可以减少农业人员耕作的辛苦,而且可以大大提高劳动生产率,是当今农业现代化的研究热点之一。作为一个复杂的机器人系统,自主移动农业机器人系统融合了机器人学、机电一体化技术、通讯与计算机技术、机器人视觉与传感器融合技术及故障检测技术等多种高新技术。故障诊断技术能对设备故障的发生做出早期预报,从而有效地避免或减少事故的发生,故障诊断技术是实现自主移动农业机器人自主完成水果采摘的重要保障。本论文以自主移动农业机器人导航系统的故障检测为研究重点。论文首先介绍了自主移动农业机器人定位导航系统的组成和工作原理。在对多种故障诊断技术方法进行分析比较的基础上,针对自主移动农业机器人导航系统的特点,提出了基于时间序列理论的故障诊断算法。该算法就是把一些数字信号经过预处理后作为时间序列,那些被预处理的数字信号能够表征导航系统的工作状况,然后对时间序列建立自回归(AR)模型,把设备工作的动态信息凝聚于参数模型之中。建模的过程就是特征提取的过程,通常把残差方差及模型系数作为代表导航系统工作状况的特征模式向量进行模式识别。就是由参考时序建立一个AR模型,由待检时序建立一个AR模型,然后计算其残差方差,最后,根据K-L(Kullback-Leibler)信息测度函数进行故障诊断。该算法的设计思想是：利用K-L信息测度函数检验参考残差序列{ωt)R和残差序列{ωt)RT之间的信息距离,当它们之间的距离很接近于零时,则认为系统是正常的；当它们之间的距离远大于零,则认为系统发生故障。通过MATLAB的仿真实现,表明本文所设计的算法实用有效,而且鲁棒性强。最后,介绍了定位导航系统故障检测模块的工作原理、硬件配置及软件设计。