中国作为世界产煤大国，也是世界煤矿事故高发国家，需要非常重视煤矿生产的安全。在灾害发生前如何对隐患进行准确及时的检测与预防，灾后如何尽最大的可能性进行施救，将是一个具有重大意义的课题。本文将描述针对目前的这种现实需求研究的井下探险探测机器人移动平台样机的控制系统的设计过程。在文章开始介绍了课题的来源、背景、意义及国内外研究的现状。为了使大家对机器人平台有直观的认识，介绍了一下机器人的机械结构。同时，介绍了课题设计的方案及指标。机器人移动平台使用了基于CAN总线的分布式控制系统。文中分为硬件、算法和程序设计三部分描述了该控制系统的设计过程。同时制定了一套基于行为的机器人指令系统，通过试教和机器人自身的专家规则优化形成机器人的行为。行为形成后，机器人可以通过对行为的配合完成任务。控制系统CAN节点采用FreeScale的16位微控制器MC9S12DG128B构成。控制器除了通信作用外，还完成对机器人平台的底层控制。机器人靠电机动力驱动，系统中使用了SA56和SA60两种大功率集成H桥型PWM信号功率放大电路作为直流有刷电机的驱动器。文中介绍了CAN总线网络在控制系统中的结构，并说明各部分的意义。在算法方面，机器人的动作通过人为示教形成并被封装成为一个个行为对象。在单独的行为对象中包含了基于强化学习中的Q学习及人工神经网络的优化学习算法。机器人形成行为对象后，通过学习算法使自身的行为动作更好的适应环境。在遇到类似环境时，机器人使用相同的行为仍可根据环境的变化进化自身的行为动作。程序设计方面，从控制程序中抽出4个典型的主程序和子程序，详细介绍了程序设计思路和程序流程。在文章的最后，根据实际的实验结果对控制系统进行总结，评价该设计在机器人样机的优缺点及改进思路。