临场移动机器人可代替人去查看和感知远程环境。本文根据应用于室内环境的临场移动机器人的功能需求,设计了基于ROS(机器人操作系统)的临场移动机器人控制系统;并搭建了一款临场移动机器人进行了实验研究,验证了控制系统方案是可行的。本文搭建的临场移动机器人实验平台为两轮差速驱动,主要传感器为Kinect传感器和编码器,上位机为笔记本电脑,下位机为Beaglebone Black开源控制器,远程控制平台为任意连接入网络的计算机。临场移动机器人控制系统基于开源的操作系统Ubuntu和ROS搭建,使用开源的OpenCV库进行视觉图像处理,成本低、通用性强、易于进行功能拓展和修改。使用Kinect传感器和编码器数据实现了机器人的SLAM(同时定位与制图)。依据Kinect传感器的数据搭建了视觉里程计模型。使用扩展卡尔曼滤波融合编码器里程数据和视觉里程计的数据以提高机器人定位精度。在实验室进行了SLAM实验生成了实验室的环境地图,分析SLAM生成的运动轨迹,验证了机器人定位精度是满足本文要求的。实现了机器人对特定人员的识别与追踪。首先通过人脸识别出特定人员,并对该人员进行视觉跟踪。在视觉跟踪过程中,如可检测到该人员的身体,即将对人脸的视觉跟踪更新为对人体的视觉跟踪。结合使用Camshift跟踪算法和卡尔曼滤波算法提高视觉跟踪的鲁棒性。然后根据Kinect深度数据确定视觉跟踪目标的位置。最后根据位置信息和SLAM生成的地图进行路径规划,实现机器人对人员的动态追踪。在实验室进行人员识别与追踪实验,验证了本文设计的临场移动机器人控制系统可对特定人员进行识别与追踪。