機場圍界是將機場飛行區(qū)與外界隔離的安全屏障，對保障機場飛行區(qū)不受外界入侵的影響具有重要作用。當前機場圍界的入侵檢測系統(tǒng)存在很高的誤警和虛警率，存在監(jiān)控死角，同時在夜間進行人工巡邏時，容易因為疲勞和懈怠而降低巡邏效率，為安全埋下隱患。為此，課題以移動監(jiān)控為主要切入點，利用自主巡邏車作為移動監(jiān)控平臺，研究了機場圍界全天候、全天時自主導(dǎo)航方法，以及針對機場圍界巡邏道特殊環(huán)境特點的局部方向精度差異避險方法。 

首先，研究了自主導(dǎo)航傳感器置信度模型的建立方法。分析了各個主要全局定位傳感器執(zhí)行定位功能時的誤差來源，建立了相應(yīng)的誤差模型；針對各傳感器的誤差模型以及實際實驗的結(jié)果建立了傳感器置信度模型，利用傳感器置信度作為當前傳感器定位準確度的評價標準。 其次，針對室外移動機器人所采用確定的定位方法與系統(tǒng)普適性的不足，研究了一種融入競爭優(yōu)勢機制的機器人自組織定位方法。該定位方法利用傳感器置信度的變化實時進行重組織定位，自主選擇耗時短、抗干擾的定位策略。 再次，針對機場圍界特殊環(huán)境條件，研究了局部方向精度差異定位方法。設(shè)計了利用激光傳感器對巡邏道路兩側(cè)環(huán)境的檢測方法，配合紅外熱像儀獲取的紅外圖像進行道路邊界檢測，確保了車體在行駛過程中道路橫向較之道路縱向具有更高的定位精度。 根據(jù)課題中研究的方法編寫相關(guān)程序，在實際環(huán)境中對智能車自主導(dǎo)航進行了實驗。實驗結(jié)果表明：該自主導(dǎo)航方法具有有效性和實用性。