全方位视觉,是指能够一次获取大于半球视场三维空间全部视觉信息的视觉感知技术,其广阔的视场范围为机器人快速全面地获取外部环境信息,感知自身状态提供了新的重要手段。然而全方位视觉作为是一门新兴的技术,在机器人导航领域上的应用还不成熟,许多关键技术有待研究。因此如何更好地利用全方位视觉技术的进行机器人导航,便成为一个有重要意义且富有挑战性的研究课题。针对在机器人导航过程中如何利用全方位视觉传感器(ODVS,OmniDirectional VisionSensor)帮助机器人更快速、更全面的获取环境信息这个问题,本文在总结前人研究的基础上,对全方位视觉技术在机器人导航方面应用的几个关键技术做了探索研究。本文完成的工作主要有以下几个方面:1.全方位视觉传感器标定技术的研究。分析了全方位视觉传感器的成像原理,介绍了单视点折反射摄像机透视成像模型和多项式展开成像模型,并给出了基于多项式展开成像模型的标定算法。根据多项式展开成像模型,结合双曲面的相关特性,提出了一种适用于全方位视觉传感器的简化了的多项式展开模型,该模型具有更少的参数,从而降低了标定及后期利用标定结果进行运算的复杂度。2.双目全方位视觉传感器的设计及其极线校正算法的研究。设计了一种上下同轴同向配置的双目全方位视觉传感器。根据该结构配置的双目全方位视觉传感器的成像特点,提出了一种基于场景中竖直线的极线校正算法,从而为立体匹配过程中更好的利用极线约束提供了便利,减少了立体匹配的运算量。3.全方位立体视觉障碍物检测技术的研究。提出了一种立体视觉障碍物检测方案,首先对全方位图像进行边缘检测,把所有的检测出的边缘点作为疑似障碍物点;然后对疑似障碍物点利用极线约束在上下全方位图像中进行立体匹配,根据视差和几何关系计算出疑似障碍物点的高度与深度信息,只有当疑似障碍物的高度大于一定阈值后才确定该疑似障碍物点为障碍物点。4.机器人全方位视觉导航系统的原型设计。设计了移动机器人的硬件平台,给出了系统的软件结构及具体实现。