本文总结了作者在硕士学习阶段参与国防“十五”攻关项目——地面自主机器人(Autonomous Land Vehicle，简称ALV)的研究成果，围绕视觉导航算法的关键技术进行阐述，重点研究了在机器人导航应用中场景的三维重建相关误差分析及其重建后处理问题，并通过大量实验对算法的有效性进行了验证。 针对视觉导航算法中的前期算法：摄像机的标定、图像的几何校正、立体图像对的匹配，作了一定程度的工作。通过摄像机的标定，求得摄像机的内部参数和外部参数。通过几何校正使对应的极线共线并且平行于图像平面的一条坐标轴，大大提高匹配搜索的速度和精度。通过基于区域的匹配算法得到致密的视差图。这些工作都是进行三维重建必不可少的前期准备。 在已有的完整的三维重建算法的基础上，研究了三维重建算法中相关误差的来源，分析了各种误差的特性，建立了误差分析模型，进而采取了一些误差补偿措施，提高了三维重建的精度和鲁棒性，同时对三维重建的后处理算法进行了进一步的研究，实验证明，使重建结果更加准确、更加真实。