随着现代化工业的发展，机器人在社会工业生产、国防科技、服务性行业、教育文化等各个方面的运用越来越广。自主式移动机器人作为机器人学中的一个重要分支，是一个集环境感知，动态决策与规划，行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统，引起越来越多的专家学者和工程技术人员的研究兴趣。 对于移动机器人来说，关键智能技术是自动规划技术和基于传感器的智能，机器的智能行为包括知识理解，推测，感觉，认识，推理，归纳，推断，计划，反应，学习和问题求解等，涉及的领域包括图像理解，语言和文字符号的处理与理解，知识的表达和获取，学习，智能运动。 本论文研究的主要内容是基于速度矢量模型的多传感器信息融合以及采用专家系统作为多行为决策的自主式移动机器人系统。本文首先分析了移动机器人目前的研究现状，论述了目前常用的研究方法，阐明了移动机器人研究的意义。然后简单介绍了本系统开发中用到的一些基本理论知识和实现方法，首先确定了本系统要实现的目标，探讨了基于功能、行为两种控制结构混合的杂和结构及其控制体系框架，提出了一种基于速度矢量的多传感器信息融合算法，论述了基于模糊控制理论声纳数据处理方法，得到声纳的速度矢量模型，分析了图像处理中HSI颜色空间和SCT颜色空间的选择，设计了一种用于图像边缘分割的模板，并且通过图像处理分析出环境的精确信息，校正声纳产生的速度矢量模型，实现了声纳数据和视频数据的信息融合，为高层的行为规划提供可靠的依据。本文还介绍了一种基于地图匹配的机器人定位方法，详细论述了基于专家系统的机器人高层规划，最后简单介绍了本系统的试验情况，对本系统开发中的工作予以总结，同时展望今后的研究工作目标。