多源信息融合技术是一门新兴的实践应用技术，具有广泛的应用领域，它能够综合多个传感器提供的各信息，获得被观测对象更为全面、更为准确信息集合，从而得出可靠、快捷的决策和判断。当前，基于多源信息融合的目标识别技术亦受到国内外的普遍关注。随着传感器和计算机技术的发展，基于多源信息融合的目标识别研究会更加深入，出现更多的成果。 本论文在河北省自然科学基金项目“面向公共安全的移动机械手目标辨识与定位”（项目编号：E2006000030）支持下，以实验室自主研制的HEBUT-Ⅱ型移动机器人为研究对象，针对基于多源信息融合的移动机器人目标识别，从多个方面进行了深入系统的研究，取得的研究成果和结论如下： 1. 介绍了由本实验室自行研制的HEBUT-Ⅱ型移动机器人的硬件体系结构和车体结构，并对其驱动系统和运动学特性进行了分析。对本课题中所涉及到的各种传感器做了简要概述。 2. 建立了HEBUT-Ⅱ移动机器人的云台摄像机坐标系，分析了其成像变换及逆模型变换，解决了图像坐标系中像素点的坐标与车体坐标系之间的映射关系。在研究了一些基本的数字图像的处理方法的基础上，借助Matlab软件中的图像处理模块分别对圆形、方形和三角形物体进行了视觉信息处理，取得了比较理想的处理效果。此外，还利用Matlab软件中的神经网络工具箱编制BP网络进行图像模板的训练和新输入图像的识别，比较了在不同模板数量下，网络对于新输入图像的识别率变化等。 3. 对移动机器人系统视觉、超声和嗅觉信息的融合方法及其实现技术进行了研究，设计了用于移动机器人运动控制的模糊控制器，输入为视、嗅、超声三种传感器信息，输出为机器人运动速度和转角，实现了机器人在较为简单的地图上避障和识别目标物体等功能，并对机器人运行曲线特性进行分析，证明所采用的算法和策略的有效性和正确性。