随着计算机、机械、电子、自动控制等技术的发展,机器人被加工、制造,并应用在各个领域,为各个国家的人民和军队都提供了巨大方便和保障。目前,具有类人属性的类人双足机器人作为智能机器人的一种被广泛研究。类人双足机器人采用类似人双腿的行动方式,移动控制困难、稳定性低；机器视觉是机器人感知外界信息的主要方式,类似人的眼睛,将机器视觉与类人双足机器人的研究结合起来,实现类人双足机器人对运动目标的识别、定位和跟踪。本文首先在针对类人双足机器人的硬件环境,设计和分析了基于嵌入式Linux的系统解决方案。接着,为实现类人双足机器人对目标的精确定位与跟踪,采用基于理想小孔成像模型的张正友标定算法对摄像机的参数进行标定,舍弃张正友畸变模型,采用布朗畸变模型对摄像机系统的畸变系数进行标定,利用得到的摄像机的标定参数对目标图像进行畸变矫正。然后,根据不同颜色空间的特性,将类人双足机器人摄像头采集到的RGB颜色空间图像转换为HSV格式图像,并采用区域生长算法对HSV格式中的目标进行识别。通过反向投影法获取颜色概率分布图,并通过色相概率分布函数求解目标图像的质心,用以目标轨迹跟踪过程。根据CamShift算法实现目标的跟踪过程,针对本系统,本论文对传统的CamShift算法需要手动获取初始搜索窗口的问题,提出了基于CamShift算法的类人双足机器人自动获取搜索窗口的实现。最后,本文将图像畸变矫正、目标识别和跟踪算法处理过程从常规的PC机系统转移至嵌入式Linux系统下进行执行,并根据实验中所用类人双足机器人的硬件特性,设计了基于单目视觉的测距模型和机器人跟踪策略,使机器人能够较精确的定位并完成目标跟踪任务。通过实验,类人双足机器人将畸变矫正后的图片用以目标的识别和跟踪过程,并自动获取初始搜索窗口实现对目标运动轨迹的自动跟踪,同时,按照设计的单目视觉测距模型及机器人跟踪策略实现了对目标的机械跟踪。