随着社会经济的迅速发展,交通运输量的不断上升,桥梁负荷量迅速增大,桥梁坍塌事故有增多的趋势。实践表明,桥梁的大部分缺陷产生在桥梁的底面,目前,普遍采用的桥底缺陷探测方法是:采用传统桥梁检测车工作臂将检查人员送至桥底进行检测作业,该方法效率低,检测质量差且不安全;因此,最近国内外学者开始进行了智能桥梁检测车的研究,试图实现自主检测桥底缺陷,以促进桥梁检测技术的发展。本文在现有研究成果的基础上,重点研究了桥梁检测车工作臂的定位与避障。这是实现自动检测作业的关键技术;工作臂在精确地自身定位的同时,承载摄像机沿桥底进行仿形运动,有效地回避桥底结构障碍、并始终和桥梁底面保持一定的距离,本文的研究有利于解决桥底检测难的问题,本文主要有以下内容:首先,从总体上设计了工作臂定位与避障系统,阐述了其工作原理,并说明了工作臂的运动过程。其次,在对多种传感器分类和归纳的基础上,设计了有探测外部环境和工作臂自身定位功能的感知子系统,采用最小值法实现信息融合,提高其精确性和处理速度。再次,研究了桥梁检测车的定位和工作臂的定位。根据能否接收GPS定位信号,分别为车辆定位建立了两种不同的参考坐标系,车辆定位子系统采用了基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波的GPS/DR组合定位方式,在Matlab中进行了仿真试验,试验结果表明该方法是有效的。然后,分析了机械臂的坐标转换关系,研究了工作臂的位姿定位问题,该定位系统的设计为自动检测桥底提供了重要的前提条件。最后,根据工作臂的特征,提出了探测式的仿形避障方案;采用基于神经网络的电液避障方法,并结合桥梁底面结构来开展仿形运动,通过仿真试验,证明了该方法的可行性和优越性。