自主定位是机器人自主导航系统的重要组成部分，基于视觉里程计的自主定位方法以非接触、信息易获取、累积误差小等优点，逐渐受到人们的关注。随着应用需求的不断提升、自主移动机器人工作环境愈显复杂，视觉里程计的研究价值更加凸显，提高系统对环境的鲁棒性、实时性、定位精度是保证其广泛应用的前提。　　本文针对静态室内环境，以提高双目视觉里程计的位姿估计精度和实时性为研究目标，开展了以下工作:　　深入研究了双目视觉理论，采用张正友标定法对双目相机进行立体标定，并依据摄像机成像误差模型，结合摄像机内外参数对原始图像进行二次校正，使图像信息更准确地表征场景结构，提高了三维信息恢复的准确性。　　从关键点检测、特征描述符、描述符匹配三个方面，分析、比较了多种点特征提取及匹配算子的性能，并结合实际任务需求，应用ORB算子进行点特征提取及匹配，以较小的计算量，确保了系统的实时性。　　对双目视觉测量系统中的误差来源、误差分布规律、位姿估计精度等关键问题进行了深入的研究，证明了误差分布的异方差性和普通最小二乘法估计的无效性。应用最小二乘法对深度恢复误差的最大方差分布进行曲线拟合，构建有效的权值形式，采用加权最小二乘法对运动位姿进行非线性估计，取得了较好的实验效果，提高了机器人自定位精度。