随着机器人的发展,视觉定位导航将是其未来要解决的关键技术之一。双目视觉定位导航作为视觉定位导航的重要组成部分将会被重点研究。由于室外场景受各种因素影响较大而室内场景受环境影响相对较小,因此室内定位导航受到了极大重视。本文是基于双目视觉研究室内机器人导航系统的设计与实现,旨在降低成本的同时提高导航定位精度与稳定性。仅使用双目相机采集信息,在理论分析和应用中均取得了很好效果。本文研究并优化了基于双目视觉的室内定位方法。首先,基于ORB-SLAM2框架创建非实时机器人运行环境的稠密关键帧地图;其次,对双目相机标定并使用标定参数对图像进行去畸变共面行对准矫正;再次,对图像提取ORB特征并使用SAD算法对左右图像特征点进行亚像素级匹配,求解深度信息;然后使用词袋字典或者投影模型比较特征点相似度匹配帧间图像的特征点或者关键帧地图的路标点,使用RANSAC结合EPn P算法利用匹配特征点估计相机位姿,使用G2O通过最小化匹配特征点的重投影误差优化相机位姿,通过追踪关键帧地图的路标点增加图像特征点与关键帧地图的路标点匹配数量再次使用匹配点对优化相机位姿;最后,使用局部后端优化再次优化位姿,创建里程计信息。对于帧间图像匹配失败时,使用创建的关键帧地图进行重定位。对于重定位失败时,通过移动机器人重新进行重定位判定,重定位获得相机位姿是先使用词袋字典初步确定相机位姿然后使用特征点匹配优化相机位姿。基于双目视觉的室内机器人导航系统的设计与实现首先使用标定参数对双目相机采集的图像进行立体矫正得到去畸变且共面行对准的图像;其次对共面行对准图像使用SGBM求视差、创建深度图像、创建点云图像、模拟雷达数据用于检测周围环境信息;再次使用TF坐标系变换树管理机器人坐标系变换关系;然后,基于Gmapping框架使用里程计信息、雷达信息和机器人坐标系变换信息创建栅格地图并在ROS中发布;最后通过接收模拟雷达信息、里程计信息、机器人坐标系变换信息、栅格地图信息以及目标信息先使用A*算法进行全局路径规划再使用DWA算法进行局部路径规划并发布运动命令通过控制器控制机器人运行,完成导航。根据本文提出的方案,首先完成了双目视觉定位的研究并在现实和模拟中与AMCL定位方法进行对比,本文的定位方法在精度及稳定性上优于AMCL定位方法且达到了很好效果;然后使用不同双目相机在Cartographer等不同框架上创建栅格地图并对其稳定性及准确性进行测试,结果表明使用Gmapping框架创建的栅格地图能达到预期目标。最后通过在不同环境中使用多种双目相机测试室内机器人导航系统能实时规划一条从当前位置到目标位置的路径并能准确检测障碍物避开障碍物完成导航功能。