自主机器人是一个具有环境检测与识别、动作决策与规划、行为控制与反馈等多种功能的自主系统，展现了人工智能技术、计算机科学与信息技术的发展水平。随着机器人技术的不断发展和进步，自主机器人在某些场合下能够替代人工进行作业，不但能减少劳动强度、降低人身安全风险、确保私人隐私空间，还能够带来经济效益，给人类社会提供极大方便。论文聚焦于一类称之为球童机器人的服务机器人，为能够替代高尔夫球童跟踪主人前期的视觉跟踪系统研究。在常用的跟踪方法中，基于视觉的方法能够为机器人提供丰富、全面的环境信息，具备相当的智能性，能够有效地跟踪运动人体目标。论文以高尔夫球童机器人为研究背景，研究了以视觉感知高尔夫球场环境及人体，能够自主跟踪高尔夫球运动员的图像处理、目标检测、目标跟踪、目标定位等相关问题。论文对传统的运动目标检测与跟踪算法进行分析，考虑运动人体的转向、遮挡等因素，研究了适合高尔夫球场环境的图像处理算法。算法摒弃了人为手动干预的启动方式，提出全自动的启动解决方案；通过对传统运动目标检测方法的比较和对高尔夫球场环境的分析，提出了隔帧帧差法与人体外接矩、肤色相结合的方法对运动目标进行检测，对于非类人性干扰目标具有自动甄别能力，提高了检测效果；为了解决由于人体运动带来的形变、遮挡等问题，提出了结合了颜色直方图交集的改进Mean Shift (均值漂移)算法对人体进行跟踪。仿真实验研究表明，该算法具有很好的匹配精度、实时性和稳定性，能在图像平面上有效检测和跟踪运动人体。论文在研究了适用于高尔夫球场环境的图像处理算法基础上，采用SOPC系统实现运动人体检测与跟踪功能。相比复合结构，在实现上减少了芯片数量、降低开发了成本，在可靠性上减少了硬件故障的概率；利用SOPC系统的FPGA逻辑资源研究了像素实时处理设计，图像并行存储等硬件加速方法，提高了系统性能。经过调试，系统能够实现运动人体检测与跟踪，运行稳定、满足实时性要求，达到了预期目标。论文根据研究结果对高尔夫球场运动人体跟踪方法进行总结，对其发展前景进行了展望。