自主式移动机器人技术近年来得到了迅速的发展，移动机器人是具有感知、决策和运动能力的智能机构，该技术体现了信息技术和人工智能技术的发展水平。移动机器人首先需要像人类一样建立周围环境地图模型，然后根据所建立地图模型来确定到达目标位置的最优路径，并对自己的运动做出合理的规划，即路径规划问题。视觉是人类获得绝大部分环境信息的源泉，本文通过对单目和双目视觉信息的提取来获得周围环境信息并在环境模型已知的条件下获取机器人运动的最佳路径。 摄像机标定是计算机视觉研究的基础，摄像机内外参数标定的准确性直接影响移动机器人定位的精度。第二章根据实际的应用背景舍弃了常规的以三维立体模板为基础的线性透视投影摄像机标定方法，采用了张正友提出的标定方法。该方法采用平面棋盘标定模板，工程上易于实现并且能够获得摄像机的畸变参数。 在第三章地面轨线跟踪实验中，利用单目摄像机来提取导航线信息。为了有效地解决目标和背景分离过程中由于周围环境等因素仍然存在大量的噪声信号问题。我们采用了接近人眼的HIS颜色模型，融合了二值化、滤波、腐蚀、膨胀、Hough变换等各种图像手段，最终从视觉图像中提取了较好的导航线信息。 现实世界是立体的三维世界，摄像机在获取图像的过程中丢失了环境的深度信息是摄像机来提取导航线信息过程中所存在的问题之一。为了真实地复现世界中客观存的三维信息，第四章采用了双目摄像机恢复环境的深度信息方案。 路径规划是移动机器人智能化的体现。本文最后一章阐述了多种路径规划算法，分析了各种算法优缺点。在总结前人经验的基础上，对可视图方法进行了改进，大大降低了可视图的复杂性，减少了机器人对最优路径的搜索时间，提高了路径规划的实时性。