针对机器人在强辐射环境下的场景感知问题,构建了用于空气中检测的压电换能器场景感知系统。针对压电换能器获取数据不足、分辨率低的问题,本文提出了一种融合超声阵列和Kinect数据的场景感知方案。通过超声回波数据对目标物进行局部特征提取,从低成本的Kinect传感器获取的场景信息中进行特征匹配,从而达到机器人在场景中定位的研究。本文根据研究空气中超声波的传播特性,以及单个阵元之间与二维超声阵列的关系,对空气中二维超声阵列的声场特性进行了分析,选择了压电片直径为10mm、中心频率为40kHz的超声阵元,改进设计了用于空气中检测的超声阵列装置。该阵列平台由40个收发换能器构成,其中发射阵列由1×8个阵元组成,接收阵列由4×8个阵元组成。发射端由FPGA产生发射探头的激励信号触发探头产生信号,该激励信号通过放大滤波等电路到达发射探头;接收端电路主要用于实现对回波信号的电压抬升、调理和滤波操作等;上位机主要完成对回波信号的预处理,包括对数据进行局部特征提取,实现将提取的目标物特征信息带入到场景特征信息中进行匹配。在场景感知方面,随着机器人对周围环境感知的功能要求越来越高,利用三维重建技术对某一物体或者对周围环境进行模型的重建,可以使机器人对目前所处的环境做出判断,实现机器人自主控制。本文对普遍的三维重建技术进行研究,采用了基于Kinect与PCL的低成本且高效的三维重建方法。首先通过Kinect获取场景的深度图像并生成点云数据,通过迭代方法配准同一场景下不同坐标的点云数据进行三维场景重建,通过实验得到三维场景数据,从而建立场景信息库。在数据处理上加入并行加速处理,将过程相同的批量操作通过并行处理的方式达到优化的效果。同时对超声回波数据进行轮廓特征提取,并将该特征信息带入到Kinect获取的场景信息库中匹配,实现两种传感器的特征数据融合。机器人同时搭载超声阵列传感器与Kinect传感器,在超声阵列与Kinect的相对位置关系已知的情况下,通过在基于局部特征匹配的数据融合阶段将超声回波信息与三维点云数据库进行匹配识别,以此得到机器人的位置信息。