场景识别和运动控制是实现自主导航、人机交互、局势判决等机器人智能功能的基础,对构建自主式移动机器人系统具有重要意义。得益于计算机科学和传感器技术的突飞猛进,机器人场景识别和运动控制日趋向着复合化、智能化、多用途化的方向发展。然而,面向两栖复杂环境和小型机器人应用的机器人场景识别和运动控制方兴未艾。本文主要针对自研两栖球形机器人在复杂两栖工作环境和多任务需求应用中所存在的不稳定和处理能力弱等问题,以满足两栖环境下的稳定运行和运动状态监控,实现水陆两栖的自由切换等功能为目标,设计、实现并验证了一种基于姿态检测与场景识别的运动控制系统。第一,针对机器人存在的核心处理能力不足和结构的不合理等问题,对机器人的核心控制器进行升级改造,运用机械学原理对机器人腿部结构尺寸和机器人的水下密封调整,完成机器人基本功能的平台迁移。第二,针对机器人运动控制应用的需求,在建模分析机器人运动模型和步态研究的基础上,利用FPGA的可编程性和可定制性,设计并实现了具备多种速度下前进、转向步态输出的驱动系统。第三,为解决机器人运动状态监控和水陆切换爬坡等问题,采用四元数姿态解算,搭建了机器人的姿态检测系统,监控机器运动状态,并设计了静态测量斜面倾角的斜面运动调整模块。第四,利用机器视觉和模式识别技术,利用机器人搭载的摄像头采集场景图像,在提取SIFT局部特征信息的基础上,构建场景识别的BoF(bags of features)模型,建立机器人场景识别的特征词汇描述集,利用多分类支持向量机(SVM)构建和训练场景分类器,实现场景的识别,并提出了基于场景识别的运动策略调整。经采用自研的两栖机器人平台将姿态检测和场景识别应用到机器人的运动调整,设计多种倾角下机器人爬坡实验和不同场景的识别等实验,最后验证了该方案具备一定的可行性。