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(3) 路径规划技术
随着人工智能与机器人技术的发展，人们对机器人的要求不再局限于做一些简单的工作，未来的智能机器人应当具有感知、规划和智能等高层能力。如何在复杂、不可预测的环境中自主移动到目标点，并且能够躲避障碍物是移动机器人最基本、最重要的能力之一，是所有其它应用的基础。因此，路径规划成为移动机器人的关键技术之一。对路径规划的研究虽然进行了几十年，人们提出了很多方法，但是这些方法离完全实用化还有一段距离。
(4) 移动机器人控制体系结构的研究
移动机器人控制体系结构是实施控制的策略与方法。目前采用的体系结构主要有功能式(水平式)结构和行为式(垂直式)结构以及混合式结构。功能式和行为式结构。功能式结构以CMU 的NavLab 系统为典型代表。它根据信息的流向及行为功能将机器人的控制过程分解成不同的功能模块，这些功能模块组成了一条闭环链，信息流由环境经传感器进入，经规划决策处理后再由执行机构返回环境，从而实施控制行为。功能式结构的优点是系统构造层次清晰、模块功能易执行，并且较易实现高层次的智能行为。缺点是在系统的每一控制行为都必须经过感知-建模-规划-执行等各模块，延时长，实时性差。另外，由于各模块串行连接，其中任一模块的故障直接影响整个系统的功能。
根据移动机器人的行为功能构造控制体系结构，称为行为式结构。它将机器人行为的感知、规划、任务执行等过程封装成一个行为模块，例如将机器人的行为分为停车、跟踪、漫游、避障等行为功能模块，每一行为实现传感器信息与机器人动作间的一种映射。某一时刻，只有一种行为控制车体，机器人最终行为由各行为模块之间的竞争实现。这种控制结构的优点是易于实现实时控制，系统可靠性比较高；但由于各行为模块之间的松散连接，难于实现高层次的智能控制。清华大学的THMR-III 的控制即采用此结构。
针对上述两种体系结构的特点，研究人员提出了不少改进措施。较典型的是Oxford 的H.S.Hu 提出的混合结构。它主要由低层反馈控制级和高层智能级构成。高层的命令可以传往下层，车体信息也可由下层传往上层。这种方法既保证了系统的实时性又具有较高的智能级。
(5) 车体的定位与控制技术
移动机器人的准确定位是保证其正确完成导航、控制任务的关键之一。目前OMR 常用的定位方法有GPS、光码盘、惯性陀螺、磁罗盘、路标匹配、广义路标匹配等。上述每一种方法均各有优点及局限性，因而移动机器人实际采用多种方法结合使用，以充分发挥各自优点而避免各自的缺陷，从而提高定位系统的精度和可靠性。车体控制的任务是根据局部规划的结果和当前的车体位置、姿态、车速等信息做出自主决策，并向机械装置发出驾驶命令。目前研究的内容主要集中在车体模型和车体控制算法。常用的控制算法有最优控制算法、PID 路径跟踪算法、预瞄控制算法、预测控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等等。实际控制时，通常是采用多种算法综合，以达到最佳控制效果。
在上述的这些关键技术中，机器人视觉信息的实时处理技术以及路径规划技术作为其它技术的基础和前提，一直以来都是OMR 研究的热点和难点。本文的研究重点是室外结构化及非结构化道路的理解算法以及动态环境的局部避障路径规划。
优尔、 移动机器人机器视觉单元的设计方案
方案:
分模块设计有以下几个模块：
获取图像
图像处理
1. 直方图修正：直方图均衡化、动态范围调整、同态滤波方法、