张威，葛泉波，刘华平，孙富春

（1. 上海海事大学 物流工程学院，上海 201306; 2. 同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804; 3. 清华大学 计算机科学与技术系 ，北京 100084）

移动机器人行驶在复杂的环境中，如：火星和月球表面、火灾和战争现场等，在这些危险地带或者是遥远的不适合远程控制的时候[1-2]，机器人若能够拥有像人类一样不仅和地面进行振动式的接触，而且能够感知到并且有目的选择运动的方式，通过探索性的过程，自主增强感知正在行驶或者即将行驶在正发生着变化的地面类型上，可靠、高效的地貌感知系统能够准确地让移动机器人探索出地面的几何特性和非几何特性[3]，这很大程度上决定着移动机器人的自主移动性，甚至是后期的任务是否圆满完成。

当前，许多专家学者已经对多种传感器的地形分类做了研究，研究最多的是基于视觉[4-8]、雷达[9-10]、触觉[11]以及多传感器融合[12-15]的地貌分类方法，视觉最容易受到外部光线的干扰，雷达也会因为天气的影响而失效，小型移动机器人会受到自身体积和空间的限制，搭载太多的设备会存在困难；最早在2002年麻省理工学院的Iagnemma等[16-18]提出利用振动信号的特征对地面进行分类，这相比于传统的基于激光雷达或者是视觉技术镜像的感官方法能够有效地避免几何危害[19]，但是很大程度上易受到光照和地面遮盖物的干扰，严重影响到对非几何危害的识别能力[20-22]。尽管基于振动的方法能够感知地面承载层的……