20世纪50年代末第一台机器人诞生以来，机器人被广泛应用到各行各业。基于视觉信息的移动机器人导航是当前移动机器人研究的一个焦点。目标跟踪和视觉避障是移动机器人导航中的两个最基本的任务。本文以美国ActivMedia Robotics公司生产的Pioneer 3型移动机器人作为研究平台，研究和实现了基于全景视觉的移动机器人目标跟踪和视觉避障系统。首先，本文介绍了移动机器人的发展历史和机器视觉的发展现状，重点讨论了视觉导航技术的研究进展和难点。接着，本文研究了彩色图像处理的基本方法，其中包括颜色空间的选择、彩色图像预处理以及二值形态学运算等问题。重点讨论了颜色空间之间的转换，以及改进后转换公式。最后，本文分别给出了移动机器人目标跟踪系统和视觉避障系统的设计与实现。为了提高目标跟踪系统的实时性，本文采用基于颜色查找表的图像二值化方法；同时，为了完成对目标的识别，介绍了目标特征参数的提取方法。之后，本文实现了一个基于全景视觉传感器的移动机器人避障系统。为了使系统对光照等环境因素的变化具有适应性，本文采用两种学习模式。在手动模式下，通过手动控制机器人穿过工作环境来训练该系统。在自动模式下，避障系统在漫游的过程中自动学习工作地面的颜色。实验证明，该系统具有较高的实时性，同时能为机器人决策系统提供较高精度的“地面—障碍物”二值图像。