人类智能系统对面向缺乏先验知识的未知环境中移动机器人的导航研究具有重要的借鉴意义。对人类而言视觉信息是最重要的环境信息来源，对机器人而言自然不能忽略这一领域的研究。人类视觉系统的复杂性和人类对自身了解的局限性，使得机器视觉系统仍面临很大困难。人类的视觉认知系统是一个完整的功能系统，是一种将视觉信息获取、认知、知识推理、信息融合、学习等方面有机结合整体，目前通常采用的习惯出发点却与之根本不同，所研制与开发的对象都是独立运行的功能子系统。这些研究各自都取得了一定的成就，但是，对系统整体框架的研究却缺乏足够的重视。为此本论文提出了一个智能可重构的视觉系统框架，并针对该框架从硬／软件两个层次上的实现展开相应的研究。 论文针对未知环境中导航对定位、避障以及认知环境的多重需要，考虑到计算机处理视觉信息能力的现实，设计了一个由三个摄像机构成，基于多种成像方式的移动机器人视觉传感系统硬件平台，并详细分析了该系统的结构以及具体硬件的选取和性能构造。本系统平台能有效满足面向测距避障和识别某些二维信息以及认知真实自然的三维环境获取重建三维信息的需要，多重成像方式的有机结合可更及时地获得更准确更可靠的必要信息。 软件层次是实现智能可重构的重要关键部分。本论文针对未知环境中移动机器人环境视觉功能需求，提出一个基于艾真体技术的移动机器人视觉软件系统的框架模型。该软件系统框架充分考虑了移动机器人视觉的需求，结合Marr的视觉计算理论以及主动-定性视觉理论，以艾真体为基本软件模块，实现了一个开放、智能、可重构的软件体系。 论文给出了一个基于单目视觉模糊追踪颜色目标的实验系统。该系统应用基于艾真体技术的移动机器人视觉软件系统的框架模型，实现了如下功能：在获取的视频信息中检测出己知标志颜色，并判断该标志在现机器人位置的左或右，提供机器人行动信息。实验表明上述软件系统框架的有效性和可行性。既体现了本论文的总体思路也具有一定的应用价值。