多传感器障碍物信息检测和环境感知是中央空调风管清扫机器人的关键技术之一，要实现风管清扫机器人的自主导航和避障，就必须先对中央空调内部的主要障碍物支撑柱和管道情况进行检测识别。本文针对中央空调障碍物特征及管道分布的特点，重点探讨了基于视觉和其他测距传感器信息融和的障碍物信息检测，本文主要的研究内容如下：1、提出了一种单目视觉障碍物检测方法。首先对障碍物图像进行灰度化、直方图均衡化、中值滤波等预处理，然后采用小波模极大值算法对处理后的图像进行边缘检测，实验证明小波模极大值算法比Sobel算子有更好的抗干扰能力，边缘提取效果更明显。最后通过摄像头透视模型和逆模型，利用障碍物图片的边缘信息结合软件计算可以求出障碍物实际的长度和宽度。2、研究了基于自适应加权融合算法的信息融合方法，针对风管清扫机器人的障碍物测距传感器（超声波传感器和红外线传感器）的分析，分析了不同距离下的融合方式，实验结果得到了获得了更准确的障碍物距离信息。3、研究了基于视觉传感器与测距传感器信息融合的避障系统。首先通过视觉传感器得到障碍物的实际大小，测距传感器获取周围的障碍物的距离，提出基本的避障策略，然后用神经网络对多传感器信息进行融合，结果表明此方法可以实现风管清扫机器人在障碍物环境下的避障。