移动机器人室内运动目标检测及跟踪技术的研究是一个综合的、复杂的、不断发展的过程，它隶属于移动机器人视觉导航领域，已成为近年来研究的一个热点问题。本文以增强移动机器人室内环境中自主视觉导航为目的，对移动机器人室内运动目标检测及跟踪问题进行了深入研究，提出了一种适合室内环境的运动目标检测新方法，并基于Camshift算法和Kalman预测性实现了运动目标的自主实时性跟踪。　　 本文首先对室内运动目标检测及跟踪研究的目的和意义、运动目标检测及跟踪研究的国内外现状进行了详细分析；其次，对轮式移动机器人软硬件平台进行了深入研究，为机器人设计了基于行为的混合分层式体系结构，并进一步完善了机器人的硬件平台；再次，以背景差和帧间差为基础，提出了一种室内运动目标检测的新方法，该方法基于改进HSI颜色模型，可有效克服室内光线的突然性交化且能较好的检测和提取室内快慢运动的物体；最后，通过Camshift跟踪算法和Kalman滤波器的有效结合，实现了室内运动物体的自主实时性跟踪。　　 本文的核心是移动机器人室内环境中运动目标检测及跟踪技术的研究，目的是为了提高移动机器人室内环境中自主视觉导航的鲁棒性，特色在于改进HSI颜色模型下背景差和帧间差的有效利用以及Camshift跟踪算法和Kalman滤波器的完美结合。实验证明，本文提出的室内运动目标检测及跟踪方法是可行的和可靠的，能够很好地克服室内光线的突变且能准确检测和提取室内快慢运动的物体，并基于Camshift算法和Kalman滤波器实现了被检测物体的自主实时性跟踪。　　 虽然轮式移动机器人平台还不够完善，本文提出的室内运动目标检测及跟踪方法还需要进一步的改进，但本文内容为后续的研究工作提供了很好的思路，具有较高的参考价值和实用价值。