机器人的智能化包括两个相互关联的方面：机器人的感觉传感器和感觉信息的处理、理解，并在理解的基础上给出机器人的控制策略，其中前者通过与环境的交互得到有关环境的诸多方面的信息，后者则经过信息的融合处理给出对环境的具体描述，指导机器人的作业。智能化程度越高的机器人，要求获取的环境的信息量也越大，需要装备的各种感觉传感器也就越多，所以感觉传感器的小型化、多传感器的组合集成、传感器的感觉功能复合化是机器人感觉传感器的发展趋势；另一方面，由于感觉信息的多而杂，机器人多传感器系统的运行需要一个高效的多信息融合控制体系和各种相应的融合方法与之配套，以期实现机器人的作业控制与感觉系统的有机结合，所以机器人的多感觉传感器系统与多信息融合技术的研究正受到人们越来越大的关注。 本文从机器人的各种感觉传感器出发，较系统地论述了各种感觉传感器和多感觉信息融合技术，并以多感觉智能机器人为试验载体对上述两部分内容展开了实验研究。文章总结了作者多年来研究工作的成果，包括机器人的接近觉、接触觉、滑觉传感器及其自适应智能抓取系统、机器人PVDF腕力传感器、人工皮肤触觉传感器及基于多感觉信息和融合的智能机器人系统等。 第一章介绍了机器人技术的发展概况，机器人感觉系统的组成及各种感觉的研究与发展；多传感器系统与多信息融合，融合的作用与意义等。第二章介绍机器人的3种感觉：接近觉、接触觉和滑觉，以及由这3种感觉组合形成的自适应智能抓取系统。第三章研究的是一种新型机器人腕力传感器，它用PVDF制成压电应变片对3个方向的腕力进行测量，该种型式的力传感器具有响应速度快、动态性能好、稳定等优点，但静态性能较差，可与电阻应变式腕力传感器形成互补。第四章对国际上现在最先进的触觉技术：人工皮肤触觉进行研究，人工皮肤触觉具有触、压、热、滑、痛等多种感觉，是一种多功能的复合传感器，具有体积小、功能多，物理性能尤如人的皮肤：柔软而温热。作者设计的人工皮肤触觉传感器在传感器的结构设计及传感数据的采样上有创新，较好地解决了比萨大学Dario，P．教授指出的用PVDF研制人工皮肤触觉带来的热觉信号与触觉信号间的混淆问题。作者在滑觉信号及热觉信号的处理方面作了有意义的尝试，取得了很好的结果，如热觉的处理时间大大缩短，滑觉的模糊处理使机器人能更好地适应对目标物体的智能抓取。第五章概括介绍了多传感器信息融合的概念、内容、组成及多信息融合的方法和控制结构，对传感器的建模作了较深入探讨。第六章介绍多传感器信息的定量融合和融合前的传感数据的一致性检验。第七章讨论多信息定性融合，包括Bayes法、D-S证据理论、模糊集理论和神经网络法。第八章研究了一台具有多种感觉传感器和使用多信息融合方法的智能机器人，第2～7章论