基于视觉的里程计技术能有效地克服传统里程计中车轮打滑等问题带来的偏差,为视觉导航系统和即时定位与地图重建(SLAM)奠定基础。但是目前很多视觉里程计系统相对于负载能力较差的智能型载体而言,不是特别合适。本文针对此问题,在总结前人研究的基础上,采用了一种折反射全方位成像设备,对视觉导航系统中的立体视觉里程计进行了研究。本文基于Matthies提出的视觉里程计框架(特征提取,特征匹配跟踪,坐标变换,运动估计),主要完成了以下几方面的工作：(1)对单相机全方位折反射视觉系统的成像过程进行了分析。该系统包含一个双曲镜面、一个双曲镜面与平面镜的组合镜和一个普通的摄像机。针对该系统获取的双环全方位图像,推导了将该图像展开成全景图像的方法。(2)对Moravec, Harris以及SIFT等特征点检测方法进行分析和实验对比,确定适合本文的方法,并利用POV-Ray仿真软件生成的仿真图像进行特征点提取和匹配的实验。(3)结合本文采用的系统,讨论了视觉里程计算法。首先根据该系统的成像原理,给出了由全景图像中的特征点坐标得到对应空间三维坐标点坐标的方法；然后利用奇异值分解结合RANSAC方法求解运动参数,利用非线性最小二乘的方法对运动参数做了进一步优化。以上算法在Matlab平台下进行了实现,并利用POV-Ray生成的仿真图像进行了实验,证实了上述算法实现视觉里程计的有效性。