移动机器人在环境信息未知的情况下移动会遇到各种各样的障碍物,如何快速、安全地躲避这些障碍物,最终顺利到达目标点,一直是自主移动机器人领域的研究热点。本文以AS-R室内移动机器人为研究平台,针对未知环境下的移动机器人障碍物检测和自主避障方法展开研究。主要做了以下几个方面的工作:1.为了解决移动机器人在室内环境中的定位问题,引入航迹推测算法实时获取机器人的位姿信息,实现移动机器人在室内环境中的自定位。2.用超声波、红外传感器对移动机器人周围的障碍物距离进行探测,针对两类传感器的特点,在多传感器数据预处理的基础上设计自适应加权融合算法对测距值进行数据融合,获得三个方向的距离信息并且提高了测距准确性和抗干扰能力。3.针对未知环境避障,引入模糊逻辑算法。因其不需要精确环境模型,本文设计Mamdani型避障模糊控制器,把传感器获取的障碍物距离值进行模糊化并且输入模糊控制器,根据自行设计的模糊规则,输出机器人避障应该转动的方向及角度,对被控对象进行避障控制。4.研究机器人的避障策略,把模糊控制理论与基于行为的控制方法结合起来,设计三种行为包括趋向目标行为、自主避障行为、沿墙行为。根据安全区间概念定义碰撞危险度,提出基于安全优先级的行为竞争协作方法来协调三种行为,保证其在室内复杂环境下能够避开各类障碍物,到达目标点。最后通过在AS-R机器人上进行实物实验,验证所提方法的可行性和有效性。实验结果表明:机器人能够在未知环境中快速避开障碍物,达到预期效果。