无人系统在人类生活中发挥着越来越重要的作用,无人系统上搭载的各类传感器是无人系统获取外界信息的主要途径,如何管理、协调各类传感器是提高无人系统工作效率和鲁棒性的关键。不同的传感器都有各自适应的工作环境,当环境变化时传感器会效率低下甚至失效,比如RGB传感器无法在黑暗的环境下工作。因此在不同环境下,传感器提供的信息量和可靠程度会有差异。为了解决上述问题,首先,本文提出了一种基于类的传感器管理框架,对目前无人系统上普遍搭载的传感器进行分类,并赋予角色。无人系统通过框架来管理众多传感器的信息,管理各类传感器的属性,根据传感器类管理(提供接口,供不同型号传感器快速更换、配置)无人系统上搭载的所有传感器。其次,本文提出了一种基于RGB通道的场景感知方法,和一种基于该方法的传感器组选择机制。RGB通道场景感知方法可以通过分析所获取图像RGB通道值来检测不同的场景。机制分为三个模块,场景感知模块对场景进行感知,传感器选择模块根据感知结果快速选取、协调、搭配各种传感器,形成传感器选择决策;传感器启动模块根据以上决策对传感器的能力进行匹配,开启或关闭相关传感器。最后,为了对以上框架和机制进行验证,我们实现了一个基于场景感知的传感器选择原型系统。该系统可以感知光照强度和室内外环境,然后选择合适的传感器组。我们在一个装有Kinect传感器和RPLIDAR的Turtlebot上运行这个原型系统,实验结果表明,在传感器管理框架下,该机制可以根据场景检测模块的结果激活相应的传感器组,增强无人系统在复杂环境下的鲁棒性。