针对目前生物学家迫切需要解决的鼠类行为研究中存在的不可控性、不可预测性和不可重现性等问题,提出一种可控的、可预测的和可重现的智能交互控制系统。通过控制自主设计的双目仿生机器鼠输出不同的行为状态(恐惧、中立、友好),来刺激实验生物鼠,研究生物鼠的回应行为。依据仿生机器鼠多自由度和轮式结构以及不同电机的驱动特性,建立起仿生机器鼠的移动、站立、攀爬、扭腰、梳理等行为模型。引入“基于Kalman滤波的改进Camshift算法”实现仿生机器鼠对目标生物鼠的实时跟踪与定位,设计“基于SVM和ANN的仿生机器鼠行为认知功能”实现对目标生物鼠的行为识别和行为分类。该系统采用双目立体视觉算法,可以有效获取生物鼠的三维立体信息,结合一套高效的图像分类处理算法,可以准确的分析生物鼠的行为状态,然后通过调整仿生机器鼠的输出行为来改变生物鼠的行为状态,实现智能交互。仿生机器鼠与生物鼠交互实验证明:该系统可以实时捕获生物鼠的行为状态,并且通过控制仿生机器鼠的输出行为,定向改变生物鼠的行为,目标生物鼠可以认同仿生机器鼠,并与之进行3类基本的行为交互(恐惧、中立和友好)。该系统可以有效为生物学家、神经科学家和脑科学研究者等提供研究平台和辅助研究工具。此外,本研究在治疗精神疾病、心理疾病和研制相关药物方面具有潜在的应用价值。