自主机器人导航是最近二十年来移动机器人领域最为活跃的研究方向。 本文提出了一种在非结构城市环境下，基于视觉的自然路标跟踪和机器人自主定位技术。该技术使用新型的复合焦距视觉系统，能够保持宽阔的视野并同时拥有较高的测量精度。自然路标由局部图像特征Scale Invariant FeatureTransform(SIFT)表述，因其具有高度的独特性及对尺度变化、旋转和视角的不变性。 在机器人运动过程中，自然路标的跟踪由广角照相机获取的图像基于SIFT特征的逐帧匹配实现。 随后，路标在广角图像中的定位映射至长焦图像中。该映射基于构建的复合焦距视觉系统的数学模型。左右长焦图像间的立体匹配应用光流技术，并由此计算得出路标和机器人的相对位置关系。 最终，机器人自定位于世界坐标系中，直到其达到目的地。该算法分别于实验室环境和城市环境下，在ACE机器人平台上进行了测试实验。 实验结果充分证明了算法的有效性和稳定性。 最后，关于进一步工作的方向进行了简要的讨论。