移动机器人的能源多来自于内置蓄电池组,机器人的运行时间受制于蓄电池组的容量。当电池耗尽时,机器人需要进行能源的接续。移动机器人自主续能不仅是其走向实用的必要条件也是其智能水平的重要标志。目前,国内外对于自主续能的研究主要是设置续能坞站,机器人在能源耗尽前行进至续能坞站进行续能,续能方式主要是自动充电方式。本课题设计了一个基于自主更换电池的移动机器人自主续能系统。首先对多种泊位检测方法进行了验证。建立了红外六自由度方法的数学模型并进行了相应的实验,完成了基于红外PSD的测量系统设计及相应实验。研究了基于颜色的视觉检测中,照度变化对不同颜色色调分量的影响,并对实验数据进行了分析,建立了色调分量偏移量与颜色和相对照度的关系的数学模型。将这个数学模型应用于试验数据中,大大提高了色调分量在照度变化时的鲁棒性,使之更加适于颜色检测。其次,设计了基于视觉的目标搜索定位方法及路径规划跟踪策略。采用空间多尺度目标搜索提高了目标搜索效率;并根据D-S证据理论,通过位姿信度融合里程计信息和视觉传感器信息减小定位的误差,并通过实验验证了方法的有效性。根据机器人泊位的特点提出了基于贝塞尔曲线的路径规划策略和一种快速的贝塞尔曲线路径跟踪方法,设计了相应的PID控制器,并通过实验验证了方法的可行性。最后,根据实验结果设计了一种可以用于移动机器人自主续能的续能坞站的机械结构、电气系统结构、控制软件及软件仿真平台。并通过仿真实验验证了控制软件流程是可行的。本课题设计的移动机器人自主续能系统可以用于类似于巡逻机器人等需要执行长期任务的机器人,提供了实现机器人自治的一种方法,并为后续研究打下了基础。