动物机器人在运动的灵活性、能源供给、环境适应性等方面相比传统机器人具有很大的优势，在环境侦查和灾难搜救等方面的应用前景十分广阔，然而现实中将动物机器人用于未知环境探测的研究工作和真实案例少之又少，本文正是以对该领域所做的研究工作。　　围绕“大鼠机器人探索未知环境”的核心问题，本文提出了将大鼠机器人自身的探索能力和计算机智能结合起来的决策融合方法，并设计实验加以验证。本文的主要贡献有:　　(1)设计了大鼠机器人的迷宫逃离实验，模拟动物机器人在真实未知环境中的探索过程，解决环境建模和大鼠定位等问题。　　(2)提出大鼠自身决策和计算机决策的融合方法，分析了计算机辅助决策的3种情形:死区抑制、确定出口的回路、已知惟一终点路径，并分别实现了对应的算法。　　(3)将决策融合方法用于大鼠迷宫逃离实验中，实时展现计算机决策对大鼠运动的影响，并通过对实验结果的统计和分析，验证了决策融合方法的可行性和高效性。