自主移动机器人是近年来在机器人学领域备受关注的课题,在智能人机交互、服务机器人、空间机器人和无人驾驶系统等领域具有广阔的应用前景。为了提高机动车驾驶员桩考的公平性和准确性,在大量运用机器视觉技术和模式识别理论的基础上,本文对基于机器视觉的移动机器人运用于驾驶员桩考系统进行了如下研究工作:(1)针对驾驶员桩考系统的特点,对移动机器人的决策模块设计引入有限状态机理论。通过有限状态机将汽车桩考的全过程进行抽象,合适地抽象出机器人仿人桩考中遇到的状态和事件,采用状态图将状态和事件表示出来,对状态和事件进行最小化,将有些可能被其它状态包含的冗余状态去除,最终得到桩考系统的有限状态机。采用了有限状态机理论方法可以使设计过程直观简单易于理解,可以大大加快设计流程。(2)通过视觉和其它传感器所获知的外部事件驱动,智能判断机器人跳转状态,实现机器人各种状态的相互转移,达到机器人模仿人工进行桩考监控评判的目的。(3)设计了一种自主移动机器人运动目标检测识别与自动跟踪控制系统。考虑到识别与控制过程,将机器人接受到的任务进行细分,以适应结构化或非结构化、熟悉或不熟悉的环境中,实现目标灵活监测和实时跟踪控制策略,提高机器人处理的实时性和准确性。该系统运用于驾驶员桩考系统中对运动车辆进行监控,可满足驾驶员桩考要求的灵活性和适应性。