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随着机器人应用领域的不断拓展，机器人系统有时仅靠自身感知无法满足日益复杂的任务和环境需求。网络化机器人系统通过与环境的交互扩展机器人系统的感知能力，受到普遍重视，已经成为机器人学的重要研究方向之一。本文针对网络化机器人系统下的目标跟踪与追捕问题开展研究，主要内容如下：
首先，本文综述了网络化机器人系统的研究现状，对多机器人系统、机器人定位和无线传感器网络进行了简要介绍，并对论文的选题背景和结构安排做了介绍。
其次，提出了一种网络化机器人系统框架，包括控制台、服务器单元和多机器人系统三部分，其中服务器单元作为环境智能的提供者。控制台、服务器单元与多机器人系统通过无线局域网联系起来，服务器单元与控制台之间还可通过有线局域网进行信息传送。
第三，开展了室内环境下基于固定摄像机的目标定位研究，提出采用BP神经元网络建立图像中移动物体信息与其实际位置的映射，实现了室内环境下物体的粗定位；对多摄像机下的目标定位进行了研究。
第四，研究了网络化机器人系统下目标追捕问题。控制台基于电子地图、服务器单元基于视觉定位为机器人提供任务相关信息，在此基础上，机器人结合自身码盘、电子罗盘和超声信息进行运动决策，实现目标追捕。
第五，设计一种基于区域划分和动态静态节点混合无线传感器网络的多机器人目标追捕方法。开展静态节点和动态节点混合网络布局研究。考虑到静态节点、感知空洞和多区域的情况，采用动态跟踪簇、联合目标跟踪策略实现对目标的有效跟踪。在此基础上，用户层综合各区域目标信息进行任务分配与调度，机器人进而根据多区域环境下的目标追捕策略执行任务。
最后，论文对所取得的研究成果进行了总结，并阐述了下一步的工作。