随着互联网和大数据技术的飞速发展,越来越多的人喜欢在网上进行购物,由于目前各大电商商品品类众多,且其形状不规则居多,通常需要人工进行拣货和运输,这对传统物流仓储行业是一个巨大的挑战。本文研究并设计了一种能自主跟随拣货人员进行移动的全向移动机器人,其能大大提高仓储物流业的快速拣货能力,满足目前日益增长的网购需求。本文首先对全向移动机器人的运动学建模进行了分析,主要包括对麦克纳姆轮的结构进行了说明,通过建立麦克纳姆轮和机器人之间坐标系的关系变换关系推导出全向移动机器人的运动学模型。同时,由于相机固连在机器人本体上,其与机器人坐标系一般不重合,本文建立了相机坐标系与机器人坐标系之间的变换矩阵,同时对其进行求导得到相机速度空间到机器人速度空间的转换关系。针对机器人所需的自主跟随能力,采用视觉传感器,研究并分析了当前主流的视觉目标跟踪算法,介绍了 CMT算法对本项目的应用场合的适用性。然后分析了 CMT算法的关键技术点,如匹配和跟踪、投票机制、一致性等,并对其实际效果进行了测试分析。为了机器人能快速稳定的跟踪移动的目标物体,设计一种强鲁棒的视觉跟踪控制器是实现本文目标的关键。首先介绍了全向移动机器人的两种视觉伺服控制算法,分别是基于图像雅各比矩阵的IBVS控制器设计和基于球面特征的IBVS控制器设计,分别说明了两种控制算法的优缺点。然后针对机器人在跟随过程中需要避障等问题,设计了基于人工势场法的在线避障策略。最后分别对这两种算法进行了仿真实验分析。最后,搭建了全向移动机器人视觉自主跟随实验系统,详细介绍了系统的机械结构、软件和硬件选型设计方案,并对机器人的运动学特性和视觉自主跟随进行了测试分析。