机器人可以代替人类从事各种危险、繁重、枯燥的工作,在自然灾害和核泄漏救援、极地和外星探险、军事侦察和作战、工业制造和物流自动化、民用车辆智能化、助老助残等方面具有广阔的应用前景,目前世界各国正在发展各种各样的机器人。机器入在未知环境中的感知能力是决定机器人自主能力的关键技术之一,其中视觉能力是机器人感知能力的重要组成部分。目前国内外研究者都在致力于如何提高机器人的认知能力,让机器人更好的智能地理解它的工作环境。研究者们在机器人感知能力技术方面开展了大量的研究,发展了许许多多的理论方法与技术,然而如何评价各种方法和技术的优劣是许多研究者困惑的一个问题,往往只能是在自己设定的一个特定环境下利用有限的数据库进行实验,证明自己的方法和技术比别人的更优。这种评价方式具有局限性,而且不同机器人的感知能力不能按照某一个相同标准进行统一比较。其结果是,人们虽然发展了很多提高机器人视觉能力的方法和技术,但是机器人仍然不能够很好的适应现实工作。本文在中国科学院科研装备项目-“机器人环境感知能力测试系统”的支持下,对此问题开展了相关研究,对机器人视觉能力测试方法进行研究,并设计研发了一款机器入视觉能力测试辅助工具软件,利用可控的,量化的方式随机产生不同效果的测试图像,用于机器人视觉能力测试,对统一评价机器人视觉能力提供了参考依据。良好的机器人视觉能力测试系统有利于提升机器人的自主能力,本文设计的软件期望可以为提高机器人的自主能力做贡献,并能推动机器视觉在工程上的应用进程。本论文主要研究内容包括：机器人视觉能力测试方法研究；机器人视觉能力测试系统辅助工具的设计；机器人视觉能力测试实验的设计。利用本论文提出的视觉能力测试方法和设计的软件结合,以无人车为被测对象设计机器人视觉测试实验,选择具有典型特征的交通标志／标线为视觉感知能力的测试对象,建立数据库虚拟验证与实际环境试验相结合的测试方法和评价体系。