复杂环境下作业的自主车辆需要行驶于不同的环境中，决定自主车辆移动性的一个关键因素是地形探测能力。可靠、高效的地形探测系统将使车辆能够推测周围环境状况、地面的几何特征和物理特征，从而实现智能车辆的导航及精确的机动性预测。　　 论文从自主车辆地面响应的角度出发，从土力学分析、自主车辆地面响应的信息采集、响应信号的分类、路径规划四个递阶层面做了研究。　　 首先分析地面支承失效的主要原因和形式，以经典的Bekker承压模型、Terzaghi承载模型为基础，建立基于刚性轮假设的车轮与地面相互作用模型。然后选定机器人及数据测试系统，研究确定振动信息采集的方法和安装布置方案，针对特定地面类型进行不同速度的直线行进采集其响应谱。在此基础上，使用MATLAB编制功率谱密度估计和概率神经网络分类的程序，以实现各响应信号对应的地面类型的智能分类。再编制基于人工势场的路径规划的程序，通过对势场函数的增益系数、步长等参数的分析和调整，理论上可使自主车辆不陷入局部极小点，可对机器人进行平滑的动态路径规划，以实现机器人的机动避障功能。　　 将以上四个部分作为一个整体结合，可以完成初步的地面信息采集、分类和通过性预测以及驱动策略和路径规划问题。