近年来,移动机器人的应用越来越广泛,对移动机器人的研究也随之越来越多,研究移动机器人的一个重要方向是实现自主导航和有效地避开障碍物。在对常用的多传感器数据融合算法做了概述的基础上,介绍了多传感器数据融合技术在国内外发展的概况以及在移动机器人中的应用情况。目前移动机器人领域中常用的多传感器信息融合方法有加权平均法、Kalman滤波、扩展Kalman滤波、Bayes估计、Dempster-Shaferi证据推理、模糊逻辑、神经网络等。以机器人的控制系统硬件开发为基础,详细阐述了系统主要的硬件结构设计,本文设计的机器人的结构采用轮式结构,其中两后轮作为驱动轮,前轮作为导向轮。驱动机器人行走的电机使用步进电机,电机的驱动采用步进电机专用芯片TA8435。机器人主要结构包括单片机系统、步进电机驱动系统、超声波测距传感器、红外接近传感器、碰撞开关传感器等。机器人采用超声波测距、红外接近传感器、碰撞开关三种传感器感知外部环境。红外接近传感器与超声波测距传感器相互补充,可以有效地获取机器人附近障碍物的距离信息,而碰撞开关传感器则可以获知超声波、红外无法探测到的障碍物信息。根据室内环境以及机器人的特点采用了一种简单、有效的算法将传感器获取的数据进行融合,单片机根据融合结果判断机器人所处的环境,做出相应的决策,实现障碍物的探测,从而使机器人在室内未知环境下导航、避障。本文提出了贴墙走和n形漫游方式两种导航策略满足机器人室内导航的要求,同时又根据障碍物的不同提出了不同的避障方式。本文开发设计了一个移动机器人实验的硬件平台,并从理论和实践两方面对多传感器数据融合技术在室内移动机器人上的应用进行了的探索和研究。