大型移动机器人作为室外特种机器人之一,其应用范围广、涉及行业多,将视觉技术融合到大型移动机器人的环境感知与自身定位过程,在其高端智能化的发展方向上有着指导性意义。三维地图重建技术也作为实现环境感知中最重要的一环,对于大型移动机器人实现自主运动规划与导航避障起着至关重要的作用。然而,大型移动机器人的大尺度下又存在窄视野、大盲区等不利于环境感知的缺点。因此,从扩充视野的角度出发,增加视觉传感器数量,为大型移动机器人提供丰富广阔的视野的同时,研究一种基于多目视觉系统的三维地图重建方法,对其实现自主环境感知尤为重要。为达成这一目标,本文开展以下研究工作:首先,参照实验室现有大型移动机器人的体型结构,本文设计了一套多目视觉系统。建立了多目视觉系统中的双目视觉成像模型、三角测量模型与精度模型,具体分析了相机焦距与基线对视觉测量精度的影响,实现了对多目视觉系统中各组双目相机的选型。为构建的多目视觉系统详细开展了视觉范围分析研究,验证了多目视觉大视野的优越性。其次,基于构建的多目视觉系统,本文提出了一种由局部到整体三维地图重建方法。先通过特征点法和后端图优化实现了准确帧间位姿估计,再通过稠密立体匹配算法实现了实时在线的稠密点云构建,最后完成了局部三维稠密点云地图重建。同时,本文提出了一种由粗到精的两步点云配准方法实现了最终的全局三维稠密点云地图的融合。研究的三维地图重建方法,也是为后续的重建实验提供算法依据。最后,依据多目视觉系统三维地图重建方法,本文开展了系统性室外场景实验与结果分析。搭建了多目视觉系统移动平台,从地图重建效果、地图重建精度、地图重建效率和地图可维护性四个角度综合验证了本文研究方法的有效性与可行性。能够在大型移动机器人室外慢速运动时,为其提供自主运动规划与导航避障的服务。