移动机器人的视觉技术是目前机器人领域研究的一大热点。同人类一样,视觉是移动机器人获取环境信息最重要的来源之一。近年来,随着微处理器和集成电子技术快速发展,双目立体视觉系统现已可以满足实时性的要求,并被广泛的应用于机器人导航、生产自动化等很多领域。因此本课题的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文以Marr视觉计算理论为基础对立体视觉的基本理论和算法进行了研究。课题以AS-R移动机器人双目视觉系统为研究平台来研究场景目标的三维定位和跟踪。主要工作包括以下几个方面：首先介绍了双目立体视觉的原理和系统结构形式,描述AS-R机器人的系统结构,并扩展了双目视觉系统。对现有的摄像机标定算法做了研究,采用张氏标定法来实现双目立体视觉的参数标定。其次采用采用了一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标识别与跟踪算法。该算法在HSI空间执行基于颜色信息的快速阈值分割,获取目标像素,根据“四关键点”法获取目标圆心坐标和半径,并且加入了阈值自适应更新法,增加识别算法的鲁棒性。并用Canny算子提取了单像素的足球边缘。针对目标跟踪问题,以机器人自身一个周期的运动作为卡尔曼滤波器的输入量,用卡尔曼滤波器预测运动目标在下一帧的位置,在预测区域识别目标和提取足球边缘,提高了算法的实时性。最后,在已检测出来的足球边缘点上均匀地选取8个边缘点,在另一幅图像上找到相应的匹配点,经过两幅图像的双向匹配,共获取16对匹配点对来实现立体匹配。分析了平行光轴双目视觉系统的三维目标定位原理,课题根据平行光轴双目视觉系统和摄像机成像逆变换方法计算足球边缘上16个匹配点的三维坐标,这些坐标的平均值作为足球球心的三维坐标,即实现了足球的目标定位。