随着机器人应用范围的不断拓宽,机器人的工作环境也越来越复杂,而且往往是未知的、动态的、非结构化的。在这种环境下实时地完成各种任务,对机器人的行为控制提出了新的挑战。通过全面了解和分析国内外移动机器人的导航技术的研究现状,针对基于车载视觉导航技术中存在的从固定视角获得丰富环境视觉信息能力与获取和维护大范围动态环境模型能力差等问题,提出了基于分布式视觉的的移动机器人全局导航控制方法。本文从事的主要研究工作内容如下:设计并实现了一套基于分布式视觉的移动机器人自主导航控制实验系统AGNES。该系统主要由移动机器人(RIRA-II ROBOT)、分布式视觉系统和无线通信系统组成。可应用于移动机器人行为控制和分布式全局视觉导航等其它相关技术的研究。对分布式视觉系统的组成及工作原理进行了研究。利用图像拼接技术获取移动机器人工作环境的全局场景图像;利用四叉树对环境建模,根据路径最短约束条件完成路径搜索,运用三次样条曲线拟合法对搜索路径进行处理,生成从起点到终点的无碰撞全局路径;对全局路径进行任务分解,将分解后的路径分配到各相关视觉智能体,为视觉智能体对移动机器人进行控制提供任务依据。视觉智能体通过任务协调机制完成对移动机器人全局导航控制。对基于分布式视觉的移动机器人路径跟踪控制进行了研究。采用一种基于定步长预瞄点的路径跟踪模糊控制方法。将机器人的运动控制简化为对其绕瞬心的转动控制,以移动机器人当前位置和期望位置的差值,当前位置移动机器人航向角和下一个控制周期期望路径上预瞄点的航向角差值作为模糊控制器的输入,以移动机器人的转动角速度作为模糊控制器的输出,实现了路径跟踪的模糊控制。AGNES中的基于并行通信的多微处理器分布式控制体系结构,分布式视觉系统的设计与实现方法具有实用性和可扩展性,对开展智能领域相关技术的研究具有理论意义和实用价值。