空间机器人为了能够在不确定性的环境中进行灵巧操作，其手爪上配置了多种传感器。多传感器数据融合就是综合利用多个传感器输出的具有一定时间顺序和空间关系的信息，在不同的层次上进行处理，得出对环境和机器人自身状态的精确、完整的信息，以充分发挥机器人手爪感觉系统的作用。针对舱外自由移动机器人机器人手爪，为了获得手爪的夹持力、手爪与工件的连接状态以及腕部所受的多维力信息，必须进行多传感器数据融合工作。 在舱外自由移动机器人中，多传感器的数据需要传输。而网络化智能传感器标准IEEE 1451的颁布为我们提供了改进现有传感器数据传输方式的条件。 本文所做的主要工作为： 1．针对舱外自由移动机器人手爪，运用BP神经网络方法，对八个指力传感器的输出进行融合，得到手爪夹持力的大小。 2．对8个指力传感器、4个接近觉传感器和1个位移传感器的输出进行数据融合，得出手爪与工件的连接状态，为机器人行走及手爪的控制和操作提供决策的依据。 3．提出利用手爪上指力传感器的信息来融合出腕部多维力的思想，设计了实验方案，进行了大量的实验，得到手爪上八个指力传感器与多维腕力之间对应的数据；采用基于BP神经网络的数据融合方法，估计出多维腕力的大小。 4．研制了基于Visual C++6.0的舱外自由移动机器人手爪多传感器融合软件，实时地反映出机器人手爪在操作过程中所受的多维腕力信息，给整个机器人的安全操作提供决策的依据，增强机器人的安全性和可靠性。 5．讨论了如何使IEEE 1451标准实用化的问题，澄清对IEEE 1451.X标准之间关系的认识。IEEE 1451.X标准既可以在一起应用，也可以单独应用以构成网络化智能传感器。 6．研制了基于嵌入式网络模块的网络化智能传感器，用于舱外自由移动机器人手爪传感器的数据采集和远程监控。该网络化智能传感器由舱外自由移动机器人手爪、嵌入式网络模块和数据采集电路等组成。 7．设计了一种基于嵌入式网络模块的无线网络传感器方案。