人类获得外界信息80%都是通过视觉得到的,随着机器人应用领域的扩展以及计算机科技的发展,人们希望机器人能够拥有类似人眼的系统从而可以观察周围的环境,代替人类在重度污染区等危险的场合工作。双目立体视觉系统可以模拟人的眼睛来感知客观场景,它是由左右两部并行排列的摄像头分别获取外界的图像,对两幅图像进行处理从而获得外界的三维信息。定位是移动机器人实现自主导航、路径规划、避障等任务的前提与基础,移动机器人只有知道自己的具体位置,才能有目的地进行运动,执行特定的任务。目前基于双目视觉的移动机器人通常需要检测和提取人工路标来完成自定位,然而由于机器人的移动与双目视觉视场的限制,往往出现路标采集不准确或无法采集路标的情况,给定位精度带来影响。为此,本文提出了一种新的定位方法,即先由静止的工作机器人进行自定位,再对运动目标(移动机器人)进行检测和定位的方法。本文的主要研究内容分为以下几个方面:首先,对移动机器人双目立体视觉系统进行研究。介绍了移动机器人旅行家II号和双目摄像机Bumblebee2;研究了双目立体视觉系统的关键技术及双目立体视觉视差原理,并利用摄像机模型得到双目立体视觉中坐标系的转换关系,据此可以将二维图像中的坐标值转换成空间中的三维坐标,为之后的移动机器人定位计算做铺垫。其次,针对环境中静态目标给出相应的检测步骤,包括选定合适的色彩空间、形态学处理、连通区域标记及图像分割等,并对实验环境中的人工路标进行了检测和提取;对于运动目标的检测,本文采用帧间差分法,将实验环境中的移动机器人轮廓完整地提取出来。最后,在运动目标提取人工路标进行自定位的实验过程中,发现运动目标自定位精度不高。为了提高运动目标定位的精度,本文提出了运动目标在运动过程中借助静止的工作机器人定位的方法。静止的工作机器人需要先完成自定位再利用帧间差分法对运动目标进行检测,最后基于投影的定位方法对运动目标进行定位。实验结果证明,运动目标借助工作机器人定位的方法比传统的运动目标自定位的方法定位精度高,且算法实时性好,因此这种定位方法适用于定位精度要求较高的场合,具有现实的研究意义。