面向室内环境的智能移动机器人技术越来越成为研究热点,而又有效的空间环境感知是智能移动机器人研究的重要子课题之一。鱼眼相机作为一种重要的视觉传感器,相比与普通相机能够感知到更多的空间信息,我们可以利用这些视觉信息来实现机器人的运动控制。本文提出了一种基于图像的视觉伺服方法（IBVS）,该方法基于单个鱼眼相机实现了非完整移动机器人的走廊跟随和门口通过的自主导航任务。本视觉伺服方法主要由图像处理和控制律设计两部分组成。本课题选用鱼眼图像中的空间直线特征作为视觉伺服系统的视觉特征参考,因此本课题的图像处理部分需要从鱼眼图像中提取到空间中的直线特征。本课题首先分析了鱼眼相机的成像模型,选取了统一全向相机模型对鱼眼相机进行建模,将二维平面上的图像处理问题转化为单位球面上的点云分析问题。课题分析了单位球面上边缘特征点的分布特点,经过随机Hough变换将边缘特征点转化为了正半球面的参数点。之后参数点再经过累加器去噪和K均值聚类后得到最终的提取结果。本课题针对室内环境下的走廊线和门框线的提取进行了具体方案的设计,为视觉伺服系统构建提供了可靠的支撑。本课题还对移动机器人进行了运动学建模,在统一全向相机成像模型的基础上分析了三维空间中两条平行线在不同机器人姿态下的成像性质。在相机模型的归一化平面上,利用空间直线特征二次曲线投影相对于中心点的极线定义一个极线三角形,并将视觉特征通过极线的形式进行表示。当移动机器人姿态达到预定状态时,视觉特征为期望视觉特征值。本课题最后通过相机速度与特征值变化的交互矩阵以及相机坐标系和机器人坐标系的坐标变换推导出了最终的视觉伺服控制律。本课题假定空间直线特征位置已知,进行了控制律的仿真实验。为了进一步验证本课题所以提出算法的有效性,本文还搭建了一个视觉伺服实验平台。实验平台采用Turtle Bot2作为移动机器人底盘,Dalsa相机作为视觉传感器以及机器人操作系统（ROS）作为软件框架,使用C++语言作为算法的实现语言开发了一个实际的视觉伺服系统。视觉伺服系统分别在室内的走廊环境和门口环境进行了实验,进一步对算法进行了验证。