基于脑机接口技术的动物机器人，是以活体动物作为运动载体，将外部的控制指令直接施加于动物大脑，实现对动物感受和行为的干预控制，从而构建的新型动物-机器混合系统。受限于动物机器人自身固有的特性，对动物机器人行为的自动控制在国际上仍是一个难以攻克的难题。同时，在控制过程中对生物智能与人工智能之间交互和融合的研究，才刚刚开始起步。　　本文以大鼠机器人为研究对象，以自动导航问题为研究目标，提出了融合人工智能和生物智能的动物机器人自动导航方法，实现动物机器人的行为精确控制，其具体内容包括:　　(1)模拟人工控制过程的自动导航方法。通过建立神经网络为基础的控制模型，对动物机器人的人工控制过程进行学习和模拟，自动计算生成控制命令，从而克服了由动物个体差异等因素造成的控制规则难以总结和表达的问题。实验结果表明，该方法能够实现动物机器人行进行为的精确自动控制。　　(2)基于单奖赏电刺激的自动导航方法。通过奖赏电刺激的提示和诱导，结合动物的觅赏行为和纠错学习能力，实现在已建模场景和未知环境中的自动导航。该方法将动物自身的智能行为结合到控制方法中来，简化了控制逻辑和导航过程，提高了控制的有效性，初步实现了智能融合的自动导航。　　(3)基于增强学习的共同学习自动导航方法。在单奖赏自动导航方法的基础上，通过建立共同学习框架，将基于增强学习的自动导航算法，与动物自身在空间中探索认知形成奖赏地图的过程结合在一起，在未知环境的导航实验中实现自动控制算法与动物空间认知的共同学习过程，最终使算法与动物共同完成对环境的学习理解，并且实现自动导航，真正在自动控制中体现了人工智能与生物智能的相互融合。　　此外，本文构建了大鼠机器人自动导航系统，为动物机器人的自动控制和智能融合研究提供了研究和实验平台。