基于知识驱动的拟人智能控制系统，是一种模拟人类思维和决策过程，解决难以用精确的数学模型(微分方程或差分方程)来描述的复杂系统的控制难题的一种全新的控制系统。它是计算机技术、人工智能、控制理论与技术、传感检测技术高度发展和有机集成的产物。本学位论文在总结和分析目前智能控制研究和应用中存在的问题的基础上，提出了基于知识驱动的拟人智能控制系统的整体框架，并就其中的若干关键技术展开研究。论文对多元信息融合机理、多元信息的采集和处理方法、知识获取与知识进化理论、拟人智能控制策略和实现方法进行了系统、深入的研究。最后，以汽车行驶辅助控制系统为系统原型，对论文提出的相关理论和方法进行了验证，取得了较好的效果。论文取得的成果和创新点主要有：1、根据人类认识外部事物的基本模式，提出了多元信息智能融合的集成框架模型，深入研究了多元信息的激励、互补和关联机制，给出了多元信息系统及多元信息特征的数学描述。2、动态视频信号处理和特征提取技术是实现拟人智能控制的关键。论文重点对背景分离与特征提取、色彩滤波器和特定环境下的目标快速识别算法进行了探讨。所述方法具有实用价值。3、研究了特定场景下语音识别的端点检测、噪声消除和基于仿生模式识别的语音识别方法，探讨了自然语言理解方法和实现技术，为多元信息的智能融合奠定了基础。4、系统研究了知识获取算法、知识链模型和知识进化机理，提出了拟人智能控制策略与实现方法，为拟人智能控制系统开发提供了理论支持和实现工具。这些工作具有理论上的创新。5、为了支持原型系统的开发，应用微电子技术和嵌入式技术的最新成果，自主开发了动态激光测距传感系统，在测量原理、实现技术和接口方法上都有一定的创新。