反恐机器人,作为新一种新型武器,在当今社会已经成为一种趋势。它可以有效的打击恐怖组织的力量,并且能大大减少人员的伤亡。反恐机器人目前正朝着智能化飞速的发展,但是其功能还是比较单一化,而且适应外部不确定环境的能力一般,因此设计一款智能的,稳定性好的,高效率的反恐机器人是未来反恐机器人发展的趋势。本文设计了一款多传感器融合的反恐机器人控制系统。下位机的控制系统分为操作反馈系统、执行操作机构、数据监控系统、视频音频监控四个部分;根据下位机功能需求设计了基于ARM的主控板电路,包括反恐机器人控制系统的电源模块、AD采集模块、下位机通信模块、电机驱动模块,完成对反恐机器人的行走控制、射击控制和数据采集反馈等主要功能的实现;文中融合多种传感器技术,制定了上位机和下位机之间的各模块通信协议;对反恐机器人控制信息系统的软件实现制定设计方案。本文针对反恐移动机器人的导航和定位,在路径优化上提出一种基于人工势场法的蚁群混合算法。可以根据多传感器系统获取机器人当前的位置信息和自身状态信息,用栅格地图模拟现实中的复杂环境。首先基于蚁群算法建立数学模型,分析蚁群算法中各个参数的作用,通过MTLAB仿真得出最优参数。其次通过引入新的相对目标距离和设置中间目标点的方法,改进传统人工势场法局部锁死和无法到达目标点的问题。最后结合两者算法的优点提出一种混合算法,导航初期由于信息素浓度较低,人工势场法起主导作用,而在中后期随着信息素浓度增高,蚁群算法起主导作用。通过建立数学模型和仿真软件设计,证实了该算法在路径优化中优于基本的蚁群算法。本文研制的反恐机器人控制系统已应用于反恐和安全防范领域之中,满足反恐机器人的各项控制指标。