随着自动化水平和传感器技术的快速发展,人们对智能化产品的依赖程度增加,AGV自动导引车被广泛应用于各大场合,在无人驾驶,物流,AR/VR等行业中发挥着重要作用。导航方式是AGV系统中最为核心的环节,有效解决定位与导航问题被认为是移动机器人实现人工智能的关键技术之一,其中基于视觉的实时定位与地图构建成为近几年来机器人导航领域的重要研究方向。针对移动机器人在未知环境中导航的需求,提出了一种基于双目相机的视觉AGV定位与建图改进方案。在双目视觉里程计方面,首先,对于特征信息冗余问题,改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,采用快速最近邻和随机采样一致性算法减少误匹配;然后,改进目前以灰度为特征的立体匹配算法,提出基于描述子的双目视差算法,恢复特征点深度;为准确获取位姿坐标,构造一种提供初值的最小二乘问题,使用匹配到的特征点三维坐标估计相机运动。在地图重建方面,采用基于Bundle Adjustment的后端优化,利用矩阵求解的稀疏性和边缘化,同时优化特征点和相机位姿,消除运动过程中出现的累积误差。通过数据集实验表明,所设计的双目视觉里程计实时性高,定位精度良好,构建的点云地图能够提供基本可视化功能,有效恢复场景周围的环境信息。