该研究以提高机器人视觉技术和控制技术的智能性、鲁棒性和实时性为目标,对移动机器人机器视觉技术和智能控制技术和进行了研究,完成的主要研究成果如下:(1)该文提出了用三个有效彩色特征量来描述道路、阴影和水迹的特征,并提出了特征图象的快速提取方法,实现了道路图象一维直方图的全局快速分割.(2)该文考虑立体视觉匹配计算的实时性要求,采用双目立体视觉,根据障碍物区域的连续性以及障碍物的颜色特征,提出了障碍物颜色自适应分割算法和基于区域匹配的立体视觉算法相结合的方法,实现了障碍物的实时检测.(3)该文研究、分析了目前双目立体视觉匹配算法存在的主要问题,并提出了进一步研究的可行途径.(4)该文模仿人工预瞄驾驶行为,提出了一种基于规则的自适应智能PID预瞄控制方法,并介绍了智能PID控制器的原理、结构及其在自主车导航控制中的实现过程.(5)该文根据现代预测控制的思想,提出了一种逼近路径产生的新方法,完成了移动机器人路径跟踪的预测控制,且引入遗传算法实现了控制参数的在线滚动优化.(6)该文利用模糊控制的方法,模仿人工的预瞄驾驶行为实现了移动机器人的运动控制.并详细介绍了该控制器的结构组成和设计过程.(7)该文利用遗传算法,对基于机器视觉的移动机器人的实时动态避障路径规划进行了研究,将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题,并把路边约束、动态避障要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数.