随着机器视觉技术和机器人导航技术的飞速发展,使机器人具有更高的智能化和更强的适应能力是其实际应用的发展趋势。因此,基于视觉系统的移动机器人导航技术成为机器人领域研究的一个热点。机器人的目标识别与定位技术是其能否成功实现精确导航的基础和关键。丰富的图像信息,全面的场景描述,是移动机器人感知环境的重要来源。近几年来,基于视觉导航技术已获得了广泛的应用,但在实际应用中实时性问题仍未很好的解决。本文结合实际应用,利用双目视觉系统模拟人眼结构进行实时图像信息的获取,着重对摄像机标定、图像配准、目标识别以及基于嵌入式的硬件系统设计在移动机器人导航中的运用进行了深入的分析与研究。本文首先论述了移动机器人双目视觉导航研究的目的、意义以及双目视觉系统的构成,重点阐述了移动机器人导航技术的国内外发展状况和关键技术。本文以双目立体视觉理论为基础,利用双目摄像机从不同位置对同一场景拍摄而进行图像采集。摄像机标定是双目视觉系统的基础,因此通过对摄像机模型和常用的标定方法的研究,采用Tsai两步法进行摄像机标定,该方法能够有效地获得摄像机的内外参数,完成双目摄像机的高精度标定,为实现目标的精确定位奠定了基础。图像配准技术是图像处理和分析的关键环节,是目标识别的必要前提。本文采用快速角点检测提取角点特征,通过双向灰度相关计算实现对应点的粗匹配,利用极线约束和基础矩阵,进一步实现对图像的精匹配。实验表明,通过两步匹配能够提高立体图像匹配的精度和速度。此外,通过基于形状的目标识别,实现移动机器人的准确定位,从而指挥移动机器人按着路径规划的路线行走,实现移动机器人双目导航的功能。本文采用以ARM嵌入式作为核心处理芯片,FPGA作为协处理器的硬件设计,实现大量图像信息的快速处理和数据高速运算,在软件方面,通过优化算法提高图像处理效率和执行速度,解决移动机器人导航技术中存在的实时性问题。