随着科学技术的不断进步,焊接产业向着智能化和自动化的方向发展,焊接机器人已广泛应用于工业生产等领域。而移动焊接机器人在焊接环境行进及作业过程中需要对周围障碍物进行识别,为移动焊接机器人的下一步运动控制提供依据。本文在自主研发的移动焊接机器人平台上开发视觉传感系统,确立了一种基于双目视觉的障碍物检测与定位方案,通过实验验证了方案的可行性。主要研究内容如下:（1）本文搭建了双目视觉系统,设计了相机夹持机构和三维云台,在分析系统实现的工作流程基础上,设计了总体方案。（2）研究了双目视觉的成像原理,并分析了传统相机标定方法的局限性,设计了精度较高的相机标定方案。首先对神经网络和相机标定的共性进行了分析,将BP神经网络应用到相机标定中,为了解决BP神经网络收敛慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于BAS-BP算法的相机标定方法,将其与传统的张氏标定法进行了比较,通过实验验证了方案的可行性和鲁棒性。（3）对双目相机采集的图像进行了图像增强、滤波去噪、均衡化等预处理,采用SIFT算法和SURF算法对图像进行特征点的提取,并将其应用到立体匹配中,提出了基于特征点的立体匹配方法。（4）利用双目立体匹配后的结果,生成双目视差图,研究了基于视差图的障碍物检测方法,并根据视差与深度信息的关系,利用平行双目视觉的视差进行障碍物深度信息的求解。同时通过计算同名点的高度及其水平距离来实现障碍物的定位,并提出基于K-means聚类分析的方法来剔除误匹配点,进而完成障碍物的检测及三维信息的求解。实验结果表明,本文介绍的基于双目视觉的障碍物检测及其三维几何信息重建方法具有良好的可行性,满足实验要求,为移动焊接机器人的后续避障等工作奠定了基础。