机器人视觉系统是机器视觉系统在机器人上的特定应用，它是机器人系统的重要组成部分，实现类似于人眼的功能。本文的研究和实验对象是在RoboCup(The Robot World Cup机器人杯)比赛中被认为最具挑战性和最能代表参赛队伍的机器人研究水平的中型组全自主机器人。针对比赛中移动目标较多和对机器人实时性要求很高的问题，本文从机器人硬件配置和软件算法的设计，都进行了较深入的研究。 首先，针对比赛的要求和国内外研究的现状，为机器人选配了较为先进的全景摄像系统，并对其结构和工作原理进行了介绍。全景摄像系统使得机器人有360度的视觉范围，最大程度上避免了视觉死角，并使得机器人的灵活性也大为提高。 其次，针对视觉系统需要处理和运算大量的数据而又要保证实时性的问题，将Ti公司的新产品——ARM+DSP双核芯片“达芬奇”(DaVinci)引入了智能移动机器人领域。文中对芯片和扩展功能等进行了描述。 第三，针对机器人足球比赛中存较多移动目标的问题，提出了一些较好的算法。其中，针对需要主动跟踪的移动目标——有色足球，采用了融合颜色信息和形状信息的思路，在检测识别率和处理速度上都取得了令人满意的效果。同时，算法针对比赛场地中光照强度严重不均而影响目标轮廓提取的情况，通过对颜色模型理论进行了深入研究，并着重分析比较了RGB、YUV、HSI颜色模型的特性后，提出了基于HSI模型和RGB模型特点的一种消除光照对提取目标轮廓影响的方法，使得后续的目标检测准确率大为提高。此外，针对需要主动规避的移动障碍物——敌对机器人，也提出了一种新颖的算法，算法由于充分注意了对全景视觉特点的利用而显得简洁而清晰，同时该算法易于其他路径规划算法进行结合，在实现规避移动障碍物的同时完成机器人对最优路径的选择。 算法均以C++语言编程实现，在实际使用中取得了很好的效果。