机场围界是将机场飞行区与外界隔离的安全屏障，对保障机场飞行区不受外界入侵的影响具有重要作用。当前机场围界的入侵检测系统存在很高的误警和虚警率，存在监控死角，同时在夜间进行人工巡逻时，容易因为疲劳和懈怠而降低巡逻效率，为安全埋下隐患。为此，课题以移动监控为主要切入点，利用自主巡逻车作为移动监控平台，研究了机场围界全天候、全天时自主导航方法，以及针对机场围界巡逻道特殊环境特点的局部方向精度差异避险方法。 

首先，研究了自主导航传感器置信度模型的建立方法。分析了各个主要全局定位传感器执行定位功能时的误差来源，建立了相应的误差模型；针对各传感器的误差模型以及实际实验的结果建立了传感器置信度模型，利用传感器置信度作为当前传感器定位准确度的评价标准。 其次，针对室外移动机器人所采用确定的定位方法与系统普适性的不足，研究了一种融入竞争优势机制的机器人自组织定位方法。该定位方法利用传感器置信度的变化实时进行重组织定位，自主选择耗时短、抗干扰的定位策略。 再次，针对机场围界特殊环境条件，研究了局部方向精度差异定位方法。设计了利用激光传感器对巡逻道路两侧环境的检测方法，配合红外热像仪获取的红外图像进行道路边界检测，确保了车体在行驶过程中道路横向较之道路纵向具有更高的定位精度。 根据课题中研究的方法编写相关程序，在实际环境中对智能车自主导航进行了实验。实验结果表明：该自主导航方法具有有效性和实用性。