近几年随着移动机器人在各方面的应用越来越广,要求机器人有更高的适应未知环境的能力。移动机器人所处环境的不确定性和多样性要求移动机器人具有更好的感知规划能力。因此本文围绕带标识的危险源搜寻抓取任务,重点研究基于全局离散化环境模型的移动平台路径规划和基于信息熵的移动机械臂环境感知与运动规划,实现大范围未知环境的模型构建与路径搜索、局部障碍环境的实时建模以及机械臂抓取轨迹规划等目标物体处置的关键步骤。首先,本文利用RGB-D(Kinect V2)视觉传感器、单目视觉传感器和3D激光传感器搭建了移动机械臂的环境感知系统。将Kinect V2安装在移动平台背部作为全局传感器,处理获得全局离散化环境模型用于指导路径规划;为二维激光测距传感器设计旋转云台构建了一个三维激光测距系统,将其安装在臂末端用于获取局部环境信息,并配以单目相机来采集目标物体的位姿信息。根据基于高斯过程的估计模型,建立包含环境几何特征、信息熵和危险源位姿的多维离散化环境模型。然后,本文建立了基于环境模型的移动机械臂运动规划算法。在全局环境搜索建模过程中,单独对移动平台做出研究,利用设计的环境感知系统进行环境构建,建立一种基于改进人工势场法路径规划方法,控制移动平台到达适合移动机械臂抓取危险源的位置。搭建基于ROS的环境感知与重建的和移动机械臂轨迹规划的软件系统。提出基于高斯过程信息熵的移动机械臂抓取轨迹规划算法,实现移动机械臂在未知复杂环境中对危险源的抓取操作任务。利用三维离散化环境建模中预测未知点的信息熵并建立臂末端点轨迹的目标函数,获得一条无碰撞移动机械臂运动轨迹并完成抓取带有标识的危险源目标。最后,完成移动机械臂搜寻定位与自主抓取系统的平台搭建和实验研究。针对环境感知系统、单独机械臂的抓取规划进行实验研究,验证各个组成部分的可行性。将带标识的危险源目标放在大范围复杂环境中并设计了不同的障碍环境,对移动机械臂的环境感知和抓取轨迹规划开展完整研究。根据Kinect V2感知全局离散化环境信息,利用改进人工势场法对移动平台做出路径规划接近危险源,3D激光雷达完成局部环境感知并指导车臂协调运动规划,可以到达由单目视觉摄像头获取的危险源位置点完成抓取。实现了大范围未知环境中对带标识危险源物体的搜寻和自主抓取操作实验,验证系统的可行性。