随着光学、电子学以及计算机技术的不断发展，双目立体视觉技术因其获取信息量丰富、具有非接触式采集等特点，不仅成为工业检测、生物医学、虚拟瑚实等领域的关键技术，还成功地应用于航天遥测、军事侦察等领域。移动机器人的导航能力是体现机器人智能程度的一个重要指标，其中涉及到信息处理、规划和执行等诸多技术。基于立体视觉的移动机器人导航技术成为机器人研究领域的热点，其实现的关键在于基于视觉的地图构建以及有效的路径规划方法。　　移动机器人自主导航的过程，是一个类似人类认识环境与学习环境的过程，不断收集环境信息，做出行动决策。而如何避开所在环境中的障碍物，找到一条安全有效地驶向导航目标的路径成为机器人导航研究的主要问题，即地图构建与路径规划。本文采用基于Voronoi图的方法建立环境拓扑地图，并结合改进的人工势场法进行路径规划，完成导航任务。　　本文对立体视觉和Voronoi图相结合的机器人导航方法进行研究，完成的主要工作包括：　　(1)对通过双目摄像头拍摄的图像对进行中值滤波以及极线校正等预处理，应用基于极线校正改进的SIFT特征匹配算法，经过计算得出机器人所在环境中的障碍物的立体坐标。改进后的SIFT算法减少了匹配的时间，并消除了误匹配的现象，有效地提高了匹配精度；　　(2)针对经过校正以及匹配后得到的图像对中包含的一系列对应像素点坐标对{(U1l，V1l)，(U1r，V1r)，(U2l，V2l)，(U2r，V2r)，…(Unr，Vnr)}，提出一种最大包围盒的思想，即找出匹配后两幅图像中匹配点集中部分(即障碍物的区域)的两个极值点在左右图像的坐标{(Umaxl，Vmaxl)，(Umaxr，Vmaxr)，(Umaxl，Vminl)，(Umaxr，Vminr)}，计算得到这两个极值点的深度信息，世界坐标表示为{(Xmin，Zmax)，(Xmax，Zmin)}。基于这两个极值点的深度信息，将该障碍物用一个四个顶点坐标分别为{(Xmin，Zmax)，(Xmax，Zmax)，(Xmin，Zmin)，(Xmax，Zmin))的矩形包围，得出该矩形的形心坐标(X，Z)，作为Voronoi图的一个建模生成元，采用算法时间复杂性较少的对偶生成法生成地图。该方法可以最大限度地将机器人行走的路径避开障碍物，并有一定的安全余量。　　(3)针对经典人工势场法存在的缺陷--局部极小点问题，结合几何模型，提出一种改进的虚拟目标点算法。基于由Voronoi图所建立的环境地图的特点，提出一种基于改进的人工势场法的路径规划方法，其核心思路为：从起点开始，机器人会选择它面前的一条路径沿着Voronoi边界向着下一个结点行进，为了保证路径规划的有效性以及到达目标点用时最短，本规划方法研究的重点是下一个行进结点的选择。该算法有效地引导机器人完成路径规划。