从仿生学的角度看视觉导航,它是模拟人眼的视觉功能,通过图像采集设备采集周围环境信息,并利用计算机视觉技术进行图像处理来获取导航信息,从而实现导航。由于导航算法不断完善以及计算机性能提高,视觉导航成为机器人导航的研究热点。本文主要研究了离线路径数据的生成,利用特征三角形进行快速的图像特征匹配以及使用最密集小区域进行在线与离线数据快速检索的方法,本文主要开展了以下工作内容:首先提出一种特征三角形集离线路径数据生成方法。为了更方便的实现离线路径数据的生成,设计了数据生成GUI(Graphical User Interface)软件界面。该软件实现了图片的导入、特征点的提取、匹配、筛选、属性分类和三帧关联等功能。最后完成离线路径数据生成。本文对该方法的效果进行了真实场景的实验,并分析了离线路径数据的变化趋势。其次提出了一种基于特征三角形的分级匹配策略。首先对待匹配的两张图片进行特征点提取形成特征点集,再利用Delaunay三角剖分法对特征点集进行三角网络构造,然后通过四级匹配策略实现两个网络中三角形的匹配。本文对该方法的效果进行了KITTI上的模拟实验及真实场景实验,实验结果表明该方法比传统的描述子匹配方法在满足精度的情况下有效地提高了计算速度。最后在进行在线与离线数据检索匹配时,考虑到使用整幅图像信息进行检索速度慢的问题,提出了一种基于最密集区域匹配的策略。该方法只需要图像的局部区域信息。实验表明该方法比整幅图进行匹配的方法速度快且满足精度要求。