近十年左右，将是我国煤矿安全事故的高发期，但矿难救援对于人类来说是一项非常危险而紧急的工作，这迫切需要一种快速、准确、智能化的救援装备来代替救援人员去探测井下伤亡情况及事故现场的其他信息。机器人技术作为当代最先进科学技术的融合体，已被广泛地用来替代人类从事一些高度危险和人类自身无法适应的事情和环境中，以智能移动机器人代替矿难救援人员这就是本课题的研究对象。 智能移动机器人的智能化在于其控制系统。本文从三个方面来研究机器人的控制系统。即：机器人的视觉系统、机器人移动过程中的测距系统和机器人的路径规划算法。 根据课题的实际应用环境和性能要求对机器人视觉系统的主要硬件部件进行设计，在此基础上讨论了在利用单台摄像机情况下障碍物深度信息与CCD摄像机之间的几何光学模型，进而给出深度信息与障碍物实际外形尺寸之间的数学关系。 机器人测距系统采用超声波传感器，但本课题超声波传感器用在非常恶劣的矿难环境中，普通超声波传感器直接使用会造成很大的测量误差甚至失效。文中分析了造成测量误差的主要原因，针对不同误差来源提出从多个方面来提高测量精度的具体实现方法。 机器人路径规划算法是机器人研究的难点，也是本文中的一个重点，本文提出一种基于井道电子地图将局部路径规划和全局路径规划相结合的混合路径规划算法。即：通过全局路径规划将井道电子地图“粗”划分，产生局部路径规划目标点，机器人在行进过程中不断通过自身传感器检测井道周围环境来与“粗”目标点进行匹配，机器人在发生坍塌的地方或目标点与目标点之间的移动采用局部路径规划算法实现。局部路径规划本文采用一种基于模糊逻辑理论的规划方法。最后通过仿真试验证明了此算法的可行性和有效性。