本文是在国家自然科学基金“基于耦合传感反馈的鱼游CPG的多模态控制”的支持下完成的。本文针对机器鱼的嵌入式视觉进行研究,实现仿机器鱼的视觉导航。　　 本文提出了一种基于嵌入式视觉系统能进行目标追踪和避障的新型机器鱼。该机器鱼能通过它的鱼眼采集图像,并且通过一系列的图像算法识别出有意义的色标块。这些行为是通过一个以ARM9(S3C2440)为核心处理器的控制系统,搭载30万像素的CMOS摄像头采集本地视觉信息来完成。依靠这些信息,机器鱼能够实现水下智能巡游。基于嵌入式视觉的机器鱼不仅能够根据实时的视觉信息来巡航,而且能够把探测结果同步传送到上位机。实验结果证明了该机器鱼设计的有效性。本文所开发的机器鱼具有如下三个特点:　　 首先,该机器鱼基于的是嵌入式视觉系统。因为加上了视觉反馈,它本身又是一个完整的控制环节,视觉、传感器等信息的处理不需要依靠外界辅助来完成。　　 其次,该机器鱼的机械结构采用的是多控制面的设计。它拥有四个关节的尾部,一对胸鳍和一个腹鳍。通过多个推进面间的有效配合和基于CPG算法的多模态控制,使机器鱼具有更多的游动步态和更高的游动性能。　　 最后,该机器鱼的核心处理器主频高达400 MHz,能够在运行图像处理算法的同时,保证系统的实时性。通过搜寻色标块和避障的实验充分验证了机器鱼游动的稳定性和控制的有效性。