自主移动机器人对自己的运动做出合理的规划,首先需要感知周围环境,然后根据周围环境信息做出综合决策,即路径规划问题。机器视觉能够为机器人提供较为丰富、较全面的环境信息,将它引入自主机器人的路径规划中,可以大大提高路径规划的效果。本文以自主移动机器人AS-R为研究对象,利用机器人所配属的云台摄像机、超声传感器等多传感器,研究了基于机器视觉感知的导航线信息,测距传感器感知的障碍物信息,融合多传感器信息,解决移动机器人的图像处理、路径识别、信息融合、决策控制等相关问题,实现移动机器人的自主导航。本论文所研究的是基于图像信息指导并融合多传感器信息的路径规划算法,主要内容可以分为以下几个部分:首先,在图像处理模块中,针对云台采集到的图像按照图像处理技术进行灰度化、滤波、边缘提取以及二值化处理,获取环境信息,采用HSV颜色空间模型提取路径,通过图像坐标与世界坐标之间的坐标转换消除图像畸变产生的影响,得到路径参数;其次,根据路标颜色特征实现路标在图像中的识别,融合里程计的位姿信息,利用扩展卡尔曼滤波器获得AS-R机器人的位姿,实现移动机器人自定位;再次,在基于视觉图像的路径规划中,结合测距传感器提供的移动机器人与障碍物之间的距离、方位信息,运用模糊控制算法,设计一系列的控制规则,经推理得到控制规则表,查询此表得到移动机器人的行进信息,有效的避开了障碍物,实现移动机器人的路径规划。通过仿真实验,证明了此算法具有较好的可行性,达到了设计的要求。