计算机视觉是移动机器人最重要的感知手段之一。做为最丰富的信息来源，它为机器人完成特定的任务提供了便利。如何从视觉传感器中感知环境的三维信息，并为机器人实现相应的功能提供精确的控制信息是计算机视觉以及移动机器人研究领域的一个重要内容。其中，双目立体视觉技术是计算机视觉中一个重要的研究方向，它由人的双目产生的立体感中获得启示，研究如何从两个摄像机所得的图像中获取场景中物体的深度(距离)信息。在国家863项目“极限环境下面向危险品检测的多感官机器人系统”（项目编号：2006AA04Z221）的支持下，本文对移动机器人目标跟踪技术进性了较为深入的研究，取得的主要成果和结论如下： 1、通过对三维模型表达方法的分析研究，确定了特征模型的描述方法。特征模型采用ARG模型,该模型由节点以及节点之间的连线组成。节点代表模型的特征，连线代表这些特征之间的关系属性。以此为基础，本文提出了基于双目立体视觉技术的特征提取方法，并通过人机交互的方式建立了ARG特征模型库。 2、本文对目标的跟踪技术进行了深入的研究。经过对多种颜色模型的比较，采用受光照影响较小的HIS颜色模型来实现目标搜寻任务。完成目标搜寻任务后可得到RIO区域，利用已建立好的特征模型与该区域内的物体进行匹配，确定被跟踪的对像。实验表明该方法是行之有效的。 3、对移动机器人目标的定位精度进行了分析与补偿。本文通过立体视觉处理技术获取了目标质心的三维坐标，即实现了对目标的精确定位。经过对多次实验结果的分析，总结了定位误差的来源。并建立了三层BP神经网络来实现对测量数据进行补偿。通过补偿之后，定位精度得到了提高，满足精确定位的要求。