巡逻机器人作为机器人的一个重要分支,近年来得到了较快发展。在巡逻机器人的开发中,导航与避障方法的研究是不可或缺的一部分。本文结合室内巡逻机器人的任务要求提出一套导航避障方案,针对障碍物定位方法、行人检测方法和地图构建方法展开了研究,致力于采用计算机视觉解决上述问题,并最终实现移动机器人自动巡逻。本论文研究的主要内容和所作工作如下:(1)在详细分析双目测距原理、图像校正以及张正友标定法等视觉测距的理论基础上,基于图像深度信息和视觉反馈提出了机器人躲避障碍物策略,能够实现在室内动态环境下避障的功能,而且相较于障碍物识别算法,本文策略对硬件的需求更低,具有更快的响应速度。(2)在详细分析HOG检测器和KCF跟踪算法的基础上,本文针对巡逻机器人在室内巡逻过程中遇到行人的问题,采用RGB-D检测器检测行人,并且提出了在局部路径规划中加入行人的因素,使机器人在室内环境中巡逻时更加注重行人的安全,在不影响巡逻机器人系统稳定性和实时性的情况下,使得机器人更加智能。(3)在详细分析采用计算机视觉进行地图构建的原理上,本文针对点云地图构建时实现需要人工操控机器人在室内环境中行走构建地图这一问题,提出了机器人主动地图构建的方法;同时,本文针对在点云地图构建中未考虑摄像机视野中动态目标这一问题,本文提出了新的方法,着重考虑摄像机视野中出现的行人,提高视觉建图过程中帧间匹配的准确率;针对点云地图构建中出现行人影响地图可用性的问题,本文提出新的方法,在点云地图中去除行人,使得点云地图更加合理。