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该文提出了一种用于自主式移动机器人的障碍物类型识别的数据融合新方法。有两种不同的神经网络－－ＣＭＡＣ和多层前向网分别对来自ＣＣＤ摄像机的二维图像和来自超声测距系统的距离信息进行数据融合，而这两种神经网络事先都进行过离线训练。为了验证该系统的有效性，我们构造了一系列的仿真实验，实验结果表明，一台个人计算机就能实时地识别出障碍物的类型。