中国拥有世界上最大的集装箱港口，但是港口上的集装箱搬运设备大部分不是中国生产。中国国内企业在重型集装箱搬运设备上还在不断追赶国外先进水平，但是在小型集装箱搬运设备的研发上，国内外各大厂商处于同一起跑线。在小型仓库、工厂，企业急需一种小型智能化集装箱搬运设备可以投入使用，因此使用移动叉车对集装箱进行搬运大有可为，而视觉系统的加入可以使移动叉车的搬运效率、安全性有极大的提升。
　　本文首先对国内外的目标检测技术和环境三维感知技术的研究现状和发展趋势进行了详细介绍和分析。然后根据移动叉车对视觉系统的实际要求，提出了一套融合多传感器的移动叉车视觉系统，主要包括集装箱及其底部角件的检测、移动叉车姿态矫正和基于车道线循迹的集装箱自动搬运三个功能。本文使用了目标检测神经网络算法对集装箱及其角件进行目标检测，并且为了在移动叉车工控机平台上使用，改进了网络中的经典卷积结构，同时借助深度相机计算距离尺度因子，优化了原始神经网络中的锚框机制，在少量增加计算量的情况下提升了网络性能，并通过前帧来优化当前网络的检测结果，提高了网络结果的准确度。之后通过深度相机采集的点云信息对移动叉车进行姿态矫正。姿态矫正分两步，分别是粗调与微调。在粗调时引导叉车靠近集装箱正面，在微调时引导叉车锁定集装箱。在移动叉车锁定集装箱后，通过起升结构抬起集装箱进行搬运。本文通过车道线循迹的方法引导叉车自动将集装箱搬运至目标位置。
　　最后，本文对本视觉系统在不同测试环境下进行了分模块测试和整体测试。分模块测试主要进行了目标检测模块测试、叉车姿态矫正测试和车道线循迹测试。通过对各个模块和系统整体的反复测试，测试结果表明，本文提出的融合多传感器的移动叉车视觉系统可以在复杂环境下引导移动叉车完成自动锁定集装箱和自动搬运集装箱的功能。