慕尼黑工业大学控制理论教席(Lehrstuhl fuer Steurungs—undRegelungstechnik)下的城市自动搜索机器人(Autonomous City Explorer)项目意在实现一个机器人平台，它能够在无序的城市环境中自动定位并通过和人类的交流来选择前进的路径。为到达这一目的的一个前提条件是，机器人必须能够精确的确定自己的位置，一般来说，底盘上轮子附近的角度传感器用来进行导航；但如果机器人行走在不平坦的地面或沙地上，轮子将会发生打滑现象，底盘导航就无法再提供精确的信息。 大量人体工程学的实时表明：视觉十分适合做为导航手段。视觉导航是通过分析安装在机器人上的相机拍摄的一系列图片来估计机器人的运动；它是一个本地的，低延时的闭环运动控制过程。它将帮助机器人相对精确的认知当前的位置和转动信息。在这篇论文中将对几种计算光流的方法进行分析，比较，进而选择效果最好的一种方法来估计相机的运动，然后建立模型来描述机器人的运动，实现模型以达到机器人的最终定位。通过一系列合适的实验事件来实时测试算法并评估结果。 最后，关于进一步工作的方向进行了简要的讨论。