自主避障需要机器人本体、感知单元、智能算法等多方面综合协调,是衡量移动智能机器人智能化程度的关键指标,在机器人应用技术日益满足各种实际需求的过程中,自主避障得到了国内外学者的广泛关注。本课题以移动智能机器人自主避障的理论分析及其较高的性价比实现为重点,开展了理论与实践紧密结合的研究与产品开发工作。　　 分析了移动智能机器人系统的体系结构,构建了机器人控制系统结构,对机器人进行了建模和运动学分析,基于优化的混合范式构建了移动机器人决策系统。以硬件系统的低成本、可靠实现为目标,根据不同传感器的优缺点,选用多超声波传感器和双目立体视觉摄像机来共同检测移动机器人前进方向上的障碍物信息。提出对超声波信号进行唯一编码的方法来解决传统多超声波传感系统出现的串扰问题。采用改进的HIMM算法对多超声波传感信息进行融合,然后利用D-S证据方法对融合后的超声波信息和视觉信息进行融合得到障碍物的分布信息。采用改进的人工势场法作为移动机器人的避障控制算法,提出采用增加虚拟目标点的方法来解决机器人在避障过程中出现局部极小值点问题,引入障碍物相对于机器人的速度来修改斥力势函数实现机器人动态避障,并对算法进行了仿真,仿真结果证明了算法的正确性。实物测试证明了本文所构建的移动机器人避障传感系统和所选用的避障控制算法的有效性。