随着社会的发展，一方面，劳动保护越来越被重视，有害环境需要机器人替代人力劳动；另一方面，人力资源成本的快速提高，迫使企业主提升生产的自动化水平，推动工业机器人的应用。近年来，海洋技术、空间技术和原子能技术迅速发展，地震、泥石流、海啸等自然灾害频繁发生，人们迫切需要机器人来替代人在高度危险、恶劣或有害的环境下进行复杂、甚至需要与环境交互的工作。因此，智能化机器人便成为一种现实可行的选择。智能化机器人配备多种具有类似人类感觉器官功能的传感器，用来获取任务的相关信息。本文结合课题要求，设计了一个基于嵌入式的机器人多传感信息融合系统，实现了触觉传感器、接近觉传感器和热觉传感器三种传感器的信号采集和分析。同时，通过融合决策解决机器人对物体的自适应抓取控制和对所抓取物体的材质简单识别分类等问题。通过PC机仿真和嵌入式平台实际应用，证实该系统的构建与运用是可行的。论文的主要工作及创新点如下：（1）完成了应用于机器人的多传感器设计。触觉传感器用来测量物体接触过程中的物理量，包括对物体的接触信息、软硬度信息等的综合测量；接近觉传感器用来粗略地反映抓取过程中物体相对于机械手爪的接近程度；而热觉传感器则测量了物体的导热性、温度等物理性质。根据传感器的不同物理原理，设计了传感器信号调理电路，并提出了相应的信号测量方法。（2）搭建了基于NI数据采集卡的PC机数据采集仿真平台，对机器人抓取过程进行了剖析，提出了合理的数据采集方案，着重分析了触觉传感器的响应过程，实现了根据抓取过程接触时刻对物体材质识别的合理时间点判别。本文探讨了多传感信息融合原理及相关方法，根据触觉信号和热觉信号的特征分别提出了基于贝叶斯推理和模糊神经网络的融合决策算法，用于有限样本中被抓取物体材质的分类。通过仿真实验，成功实现了被抓取物体的识别分类。（3）设计并研制了基于嵌入式传感信号处理的机器人多传感信息融合系统。研究工作包括嵌入式硬件平台和软件支持，为后续信息融合的复杂算法在嵌入式系统上的实现奠定了坚实的基础。论文较详细地阐述了嵌入式处理器、核心处理电路、多传感器设计和信号调理电路、机器人手爪电机驱动控制电路以及嵌入式Linux操作系统的移植、多通道A/D转换器设备驱动程序的编写和加载、系统应用程序的编写和加载过程等内容。所设计的嵌入式传感信号处理系统能够实时检测三个传感器的信息并对控制手爪的自适应抓取和抓取物的材质识别分类等过程进行正确的处理。实验证明该嵌入式多传感系统是可行而且有效的，为课题的后续研究和产品开发做好了准备。