移动机器人综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科的先进技术,并且随着各方面技术的飞速发展,其应用空间也日趋广泛.由于移动机器人多应用于真实的、非结构化的环境,传统的功能分解方法以及建立在严格精确的系统数学模型上的系统智能已经无法满足控制需要,同时由于环境的动态性、传感器测量信息不准确以及机器智能的低水平,迫切需要提高移动机器人对传感器信息的实时处理能力及改善定位、导航方法.该文以基于客户/服务器结构的Pioneer2移动机器人为平台,对其采用开放源代码和面向对象技术的应用程序接口ARIA(ActivMedia Robotics Interface Application)做了比较深入的分析,具体研究了多传感器的实时信息处理,包括基于里程计的自定位与轨迹运动控制,基于声纳的避障和环境识别,以及基于彩色摄像头的目标获取与定位等基本技术,并对多传感器融合进行了初步探讨.随后在Brooks提出的包容式控制结构上,对基于感知—行为的智能控制方法做了比较深入的研究,采用加权平均策略实现复杂行为,并给出了沿墙走、趋向目标等的具体实现及实验结论.该方法鲁棒性、灵活性、适应性强,易于代码实现.最后还给出了基于三层客户/服务器结构的半自主机器人远程控制系统平台构架及在Linux环境下服务器端的网络通信和机器人控制的软件实现方法.