随着科技的迅速发展,自主移动机器人被广泛应用于各个领域,尤其代替人类在恶劣未知的环境中作业。为提高其对非结构化环境的适应能力,一方面,机器人须具备像动物一样的环境感知能力;另一方面,由于野外非结构化环境的复杂多变性,机器人须具备应对各种突发事件的应急规划能力,提高可靠性。因此,本文对仿变色龙环境感知的自主移动机器人应急规划进行研究,主要包括以下几个方面:第一,为使机器人具备像动物一样的环境感知能力,给出一种结合BioTRIZ与可拓理论的多元耦合仿生建模方法,并进行移动机器人仿变色龙视觉系统设计。利用BioTRIZ理论得到合适的生物原型——变色龙视觉系统,并进行可拓共轭分析。建立仿变色龙视觉系统多元耦合仿生可拓模型,并进行多元耦合仿生可拓层次分析,阐明生物模型与仿生模型的量化映射关系。基于4WD4WS(four-wheel-driving and four-wheel-steering)移动机器人平台,构建仿变色龙双目PTZ(Pan-Tilt-Zoom)视觉系统,并建立仿变色龙双目负相关运动目标搜索模型。对仿生模型与生物模型进行相似性评价与多元耦合仿生效能评价,验证利用生物原型解决工程技术问题的可行性。第二,受变色龙捕食过程视觉行为的启发,提出一种基于变行为模式的移动机器人仿变色龙环境感知策略,在目标跟踪过程中实现机器人车体与仿变色龙视觉系统的视动协调。在目标搜索阶段,采用仿变色龙双目负相关运动与摄像头广角模式进行环境大范围快速扫描,并利用选择性注意算法(SAA)提取目标。在目标跟踪阶段,采用双目协同运动与摄像头长焦模式实现立体视觉准确跟踪目标,并利用车体与脖颈转向与变焦精确对准策略实现目标快速准确对准,利用粒子滤波算法(PFA)对目标进行实时跟踪。在平地与沙地进行机器人目标跟踪常规规划实验以验证方法的有效性。第三,利用失效模式与效应分析法(FMEA)与可拓层次分析法(EAHP)对移动机器人视觉系统进行风险评估,得到主次影响因素;针对视觉受污这种典型且重要的机器人感知失效模式,提出一种基于摄像头运动的视场拼接感知策略,并对其进行基于案例推理(CBR)的应急规划设计,使其具备功能降级的持续感知能力。建立基于CBR的移动机器人视觉受污应急规划模型,分析利用CBR进行视觉受污应急规划的原理。为准确获取视觉受污案例的描述特征参数,提出一种融合隔帧差分法与基于混合高斯模型背景差分法的污染物提取算法。针对不同视觉污染情况,提出一种基于摄像头运动的视场拼接感知策略,并建立移动机器人视觉受污感知模型。基于目标跟踪常规规划,在平地与沙地进行视觉受污应急规划实验以验证方法的有效性。第四,利用失效模式与效应分析法(FMEA)与可拓层次分析法(EAHP)对移动机器人行走系统进行风险评估,得到主次影响因素;针对驱动轮电机故障这种典型且重要的机器人移动失效模式,给出一种构型变换策略,并对其进行基于CBR的应急规划设计,使其具备功能降级的持续移动能力。建立基于CBR的移动机器人驱动失效应急规划模型,分析利用CBR进行驱动失效应急规划的原理。针对不同驱动失效模式,提出一种构型变换策略,并建立4WD4WS移动机器人驱动失效运动模型。通过准静态力分析,讨论机器人不同构型与不同驱动失效模式下的力分布情况。为提高机器人驱动失效后的移动能力,进行牵引力优化控制。基于目标跟踪常规规划,在平地与沙地进行驱动失效应急规划实验以验证方法的有效性。