昆虫机器人是一种以昆虫为载体，并辅助以一定的控制设备而成的新型机器人。昆虫机器人的研制重点在于如何控制昆虫机器人的飞行行为，控制昆虫机器人必然要求精确地获取昆虫机器人的运动状态以及参数，从而确定当前控制指令，目前精确地获取运动状态以及参数这个问题仍然没有得到很好的解决。本文以熊蜂为载体，针对熊蜂头部固定以及爬行状态下行为，提出一套从采集实验图像数据、制定图像数据库、使用机器视觉算法获取运动参数以及最后建立行为表达模型的完整框架。主要研究内容包括:　　(1)深入调研近年来各个研究小组昆虫行为分析研究进展，在各个研究小组的基础上整理了相关研究算法以及模型，并提出了行为分析的整体框架，并基于这个框架介绍了每个部分的研究现状以及结果。　　(2)熊蜂头部固定状态下行为分析。按照行为分析研究框架，使用混合高斯模型对背景建模，结合Mean Shift算法追踪并识别关键特征点，计算出熊蜂运动参数，基于运动参数识别熊蜂头部固定状态下层次化行为，最后得到熊蜂层次化行为定量关系模型。实验结果表明，我们提出的算法计算运动参数以及识别熊蜂行为的准确率达到0.95以及0.96。　　(3)熊蜂爬行状态下行为分析。我们使用可形变部件模型用以识别熊蜂躯体部件以及计算运动参数，基于熊蜂爬行运动参数识别熊蜂直行、转向以及停止等行为，最后得到熊蜂爬行状态下层次化行为定量关系模型。实验结果表明，算法计算运动参数平均准确率达到0.91，行为识别准确率达到0.947。