轮式智能机器人近年来引起了各国科学界广泛的关注,很多研究机构,企业针对轮式机器人开展了众多技术竞赛,其中ICRA人工智能挑战赛就是其中之一。本文针对人工智能挑战赛的技术要求,结合轮式机器人的智能化实用前景,在轮式机器人的室内全场定位,视觉目标特征的识别、跟随与距离解算,减小控制系统扰动等方面展开研究。（1）轮式机器人室内全场定位是机器人自主运动的基本条件。本文采用航迹推算法,采用正交轮代替麦克纳母轮采集机器人的累计移动位姿,在位姿更新模型建立过程中选用全向轮移动模型,同时考虑与速度相关的采样噪声。结合雷达的环境测量数据,更新机器人当前位姿。实验证明经改进后定位点的平均偏差为0.0494 m,测量值与真实值的标准差为0.026 m,改进的全场定位模型与位姿采集方式能够提高机器人全场定位精度。（2）针对装甲板这种特殊的识别目标,建立了颜色特征与数字特征相结合的识别方案。采用颜色通道分离与形态学处理方法提取出颜色通道特征,确定识别区。利用方向梯度特征,采用支持向量机与和相关滤波算法进行数字识别与目标跟随,利用张正友标定方法确定机器人的内参矩阵,采用PNP解算方法计算目标装甲板相对于摄像头的位姿。经实验,得到识别的正确率有98.94%,距离解算的最大相对误差均值为0.9%,最大相对误差峰值为4.61%,满足实际要求。（3）对于两轴云台控制方案,采用自抗扰控制方法改进比例积分微分控制方案,考虑两轴相互独立,不存在耦合的情况建立了两轴云台的动力学模型,并将动力学模型转化为控制微分方程,设计了线性微分跟踪器与扩张状态观测器,调节反馈控制率相关参数满足响应达到快速性和准确性标准。实验证明由实验数据可知,跟随响应时间小于0.1 s,幅值跟随误差小于1°,对于静态扰动自抗扰控制要明显优于PID控制,对于动态扰动自抗扰控制云台可以一定程度优于PID控制。（4）在实物轮式机器人工控机上搭建ROS系统,利用串口进行上位机与单片机间通信。进行了室内全场定位,视觉装甲板目标特征识别,跟随与测距,云台自抗扰控制等实验。验证了算法的有效性。