随着最近几年图像处理技术以及计算机处理能力的发展,基于视觉的移动机器人技术得到的飞速的发展。通过对视觉图像进行分割、识别,完成移动机器人系统对于目标的识别和追踪等功能。本文设计了一种在无人工厂中完成自动物料运输的移动机器人。它采用机器视觉作为感知外围环境的传感器,基于模糊智能算法完成对于车体的姿态控制,能够在工厂中按照预先设定的轨道运行。通过本课题的研究,得到了以下的结果与结论：1.基于ATOM处理器的工控机与ARM7运动控制器,设计了具有丰富计算能力、易开发、功耗低等优点的移动机器人视觉控制平台。2.通过分析道路标志的特征,设计了一种基于平行线特征的道路标志提取算法,并基于几何不变矩的方法验证目标选择的正确性。3.尝试自适应阈值分割、区域生长算法、彩色区域分割和分水岭分割算法来处理文中的环境特征,利用最终测量精度(UMA)的分割效果评估准则对分割结果进行评价。4.基于模板匹配的方法,实现了连续图像序列的目标追踪技术。并且使用图像金字塔对此算法进行优化,降低了计算复杂度、缩短了处理的时间。5.基于图像中的兴趣点的提取,使用了模板匹配的算法计算它们在立体视觉中系统中的三维坐标。通过将兴趣点进行聚类处理,获得图像中的障碍物信息。6.分析了双轮差速机构的动力学模型。根据视觉处理结果难以建立具体的模型的等特点,基于模糊控制算法,采用点追踪的移动机器人控制策略完成系统的控制功能。针对此算法使用MATLAB进行仿真,验证该算法应用于移动机器人视觉控制系统的可行性。