多传感器、信息融合技术与传统机器人的结合构成了智能机器人。在以往机器人智能领域的研究中,由于忽视了对多个传感器之间的综合分析,对提高智能系统的性能带来了不利影响。本文从智能机器人的物体识别系统出发,提出了将两个不同类型传感器通过信息融合的方法有机地结合起来,以达到对物体正确、高效识别的目的。首先,介绍了多传感器信息融合技术和智能机器人的研究现状,阐明了多传感器信息融合的原理、特点、系统结构、方法,探讨了神经网络方法在信息融合中的应用,叙述了信息融合的关键问题和研究方向。其次,依据课题背景,设计了一个基于信息融合神经网络方法的物体识别系统,提出了系统的总体功能,阐述了传感器的选择和系统结构,给出了系统的工作流程。第三,阐述了作为神经网络输入的信息的提取过程。一方面,详细阐述了视觉传感器对图像的预处理、特征选择、特征值计算。另一方面,给出了触觉传感器的信号提取和输出过程。进而研究了将视觉和触觉传感器二者的信号进行归一化的问题。第四,设计了一个BP神经网络识别器,分析了识别器的参数选择、算法分析,给出了改进的BP算法、识别器的数据结构和训练函数。最后,利用VC++6.0环境开发了基于信息融合神经网络的物体识别系统,给出了将其应用于湖面清扫机器人的具体步骤。