对于移动机器人而言，行动的规划是极其重要的，规划的前提是对环境的理解。因此，赋予移动机器人以视觉功能对其理解环境具有非常重要的作用。立体视觉是计算机视觉中一个很重要的模块，它由人的双目产生立体感中获得的启示，研究如何从两个摄像机所得的两幅图象中获取场景中物体的深度(距离)信息。在天津市自然科学基金“面向复杂任务的移动机器人系统技术研究”(项目编号：003601211)和河北省攻关计划“用于物料自动传输的自主车精确导航的研究”(项目编号：00547001D-18)的支持下，本文对移动机器人的立体视觉技术进行了较为系统深入的研究，本文的主要工作包括：
1．绍了HEBUT-Ⅰ型移动机器人的车体结构及系统主要硬件构成。对移动机器人驱动系统的速度控制特性、位置控制特性进行了定量分析，确定了移动机器人的驱动方式。设计了HEBUT-Ⅰ型移动机器人的视觉系统，并简要介绍了该视觉系统各部分的作用。
2．在分析比较摄像机常用的三种模型：透视投影模型(小孔摄像机模型)、正交投影模型和拟透视投影模型的基础上，确定了HEBUT-Ⅰ型移动机器人视觉系统中摄像机模型采用小孔摄像机模型。并按照HEBUT-Ⅰ型移动机器人视觉系统中摄像机的配置关系，详细分析了摄像机横向配置的立体视觉模型，对该模型的共同可视范围、模型误差进行了深入的研究，同时对由于摄像机的配准误差而产生的误差进行了分析。
3．在总结各种摄像机标定方法的基础上，根据HEBUT-Ⅰ型移动机器人实际视觉定位精度的要求，提出了CCD摄像机的一种快速标定方法。实验表明该方法可以获得较高的摄像机标定精度，足以满足移动机器人视觉定位精度的要求。
4．根据移动机器人的工作环境比较复杂的情况，在分析比较了几种常用的边缘提取算子的基础上，本文选择了Sobel算子进行了边缘提取。提出并实现了分阶段定位策略，即先宏观粗定位，然后从从该点出发向外扩张寻求目标区域的边缘轮廓，提取到图象的边缘后，再获取图象形心，该方法大大减小了特征提取和立体匹配的计算量，提高了识别速度。
5．对系统进行了大量视觉定位实验，实验精度证明了本文提出的视觉定位算法是简单、有效、可行的。
