随着移动机器人的在各方面得到了广泛应用，比如足球比赛机器人、探测机器人等，移动机器人的视觉感知功能变得越来越重要，视觉信息是移动机器人实现自主避障、路径规划等的前提。然而普通的摄像机存在视野狭小、转动不灵活、难以精确确定内外参数等缺陷。 从上世纪70年代开始，国外最先展开了折反射式全景视觉的研究。目前已经取得了一些成果，折反射式全景视觉技术开始在视频会议、监控、机器人全维视觉中得到了应用。然而，在对全景视觉图像处理与信息提取方面，仍然面临着很多困难。究其原因是因为这类全景图像由于经过了折反射成像过程，图像信息损耗较大并且存在较大畸变。而且，由于工艺水平问题，曲面反射镜的表面不可能做到理想的平滑，从而使得对系统参数的精确确定存在较大误差，从而对目标的精确定位变得困难。另外，国内外对全景立体视觉方面的研究还很少，处在起步的阶段。 在上述研究背景下，本文基于全景视觉系统研究了机器人自定位和对目标的定位。首先，分析了全景立体视觉系统的结构及成像模型：然后分析了图像中对目标的检测识别方法；然后研究了基于单目全景视觉系统的机器人自定位；最后探讨了基于全景立体视觉系统的人工神经网络目标定位方法。 实景实验和仿真实验表明，本文研究的全景视觉系统的模型及方法效果令人满意，对实际应用有一定的价值。