智能车辆路径规划将感知的环境信息进一步处理，为智能车辆运动跟踪控制提供参考， 是智能车辆完成任务的安全保障。考虑到在道路中存在障碍物的可能性，提出了一种利用多传感器的自适应阈值 VFH 局部避障路径规划方法。利用单目视觉传感器检测可通行道路的边界，在道路边界内激光雷达对障碍物进行预检测，再对包含障碍物的图像区域进行准确定位，最后采用改进的 VFH 方法对局部路径进行规划。通过对速度和转角的决策输出使之比传统只对转角控制进行路径规划方法节省时间，增强系统的实时性。 智能车辆运动跟踪控制是智能车辆任务执行的实现途径，也是路径规划最终效果的体现。 针对现有路径跟踪控制方法的特点，为了提高智能车辆路径跟踪控制系统精度以及实时性，提出了一种基于道路人工势场的路径跟踪控制方法。该方法模仿人类驾驶思维，所构建的环境道路人工势场包含了车辆与目标路径的偏差信息及车辆前方预瞄信息，算法简单，其控制器的参数可实时进行调整。 为进一步验证本文所述理论及方法，设计了智能车辆系统验证平台，包括道路图像处理 系统；超声波传感器及激光雷达测距系统；车速测量系统；自动转向与车速控制系统；通讯系统以及车载传感器和主要设备等。基于所设计的试验平台对智能车辆路径跟踪与自主避障进行试验验证，测试结果表明了本文所提相关方法的有效性。

机器人视觉伺服控制是基于视觉信息的反馈控制，具备更高的智能性和灵活 性。在视觉伺服系统中，相机模型和机器人模型的精确标定较为复杂、且精度易 受外界环境的影响，因此无标定视觉伺服系统逐渐成为了目前的研宄热点。无标 定视觉伺服方法不依赖于参数值的估计精度，可以在粗略估计得到的参数值、甚 至任意参数值下确保伺服任务的有效执行。论文在概括视觉伺服控制研宄现状的 基础上，对不同种类的视觉伺服方案进行了性能比较，并重点研宄了机器人关节 变量递归关系中涉及到的各种优化问题。

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机器人系统在当下的诸多领域都扮演着重要的角色。在不同应用场景下，需要将机器 人与不同传感器相结合以提高整个系统的智能性。视觉传感器由于能提供丰富的感知信息 因而被大量应用于不同机器人平台。随着科学技术的快速发展，众多学者致力于利用视觉 信息引导机器人完成定位、导航和控制等不同任务。而在这些任务中，视觉伺服控制是最 常被讨论的问题之一

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