机器人技术的快速发展，使得这项技术越来越紧密的贴近人们的生活，在导盲工具上，机器扮演着越来越重要的角色。导盲机器人通过和盲人的交互，了解盲人想去的目标地，通过自身的传感器来来找寻这个地方，通过路径规划，并规避一些障碍引导盲人到达想去的地方。　　建立地图并实时的定位自身位置是导盲机器人能实现自主运动一个非常关键的技术，本文的研究内容也是围绕于此展开。首先自行搭建了整个机器人平台包括硬件结构，控制系统，其有着灵活的运动控制功能，配备着丰富的传感器，如超声波，红外，语音，手柄模块等，这些可以提供近距离的环境信息并能和盲人方便地进行交互。其次在机器人平台上安装了视觉系统，主要包括两台相机及通过USB相连含有定位算法的PC。然后本文针对立体视觉来构建环境地图的方法做了详细的分析，其中大致分为三个部分，分别为相机标定及前期准备部分、特征检测与位置估计部分、稠密匹配和数据融合部分。其中对相机采集图像的一些接口函数做了分析，并编写了方便的交互式标定程序，在此基础上对相机进行了标定。对于定位方法，在借鉴一些常用的检测算法提出了更加合适的特征检测算法，同时对卡尔曼位置估计的原理进行详细的分析。针对周围环境景深信息是通过立体稠密匹配获取的。本文着重阐述了匹配的原理，约束以及困难，最终提出本文的匹配算法，并详细描述交代了本算法的主要思想。通过对匹配点的稳定程度分级，高稳定的强匹配点会增加匹配的额外信息，约束弱匹配的误差范围。在本文最后对定位信息和稠密匹配的信息通过投影映射进行有效的融合，构建了一个全局的地图，同时减少了数据量，提高了准确度。