随着我国科技水平的不断提高,轮式移动机器人在工业、农业、服务业、国防和宇宙探索等领域得到广泛应用,对人类社会的生产及生活产生了积极的影响。由于环境的复杂性及任务的多样性,轮式移动机器人应用的自主化、智能化有待进一步研究。论文针对MT-R型轮式移动机器人研究了基于单目视觉的目标测距及跟踪问题,主要内容如下：(1)针对MT-R型轮式移动机器人目标跟踪任务中目标识别问题,研究了基于OpenCV的目标识别方法。利用目标的形状特征,给出基于轮廓的边缘检测法来获取候选目标。再结合目标颜色特征提出基于颜色的阈值分割法,交叉匹配得出目标所在图像中的位置。实验结果表明该方法能较好地识别出目标。(2)考虑MT-R型轮式移动机器人目标跟踪任务中实时测距的需求,提出一种新的基于单目视觉的轮式移动机器人目标测距方法。该方法将测距目标从平面物体推广到立体物体,克服了特征匹配以及摄像机光轴倾斜对单目测距造成的误差。首先,建立小孔平面成像模型,得到世界坐标系与像素坐标系的对应关系。然后,对坐标变换矩阵中出现奇异的情况,引入面积这一特性来求解,给出了一种特定矩阵奇异情况下目标距离与像素面积的关系。最后,在MT-R型轮式移动机器人上进行实验,结果表明该方法综合误差率均在0.7%以内,能够满足轮式移动机器人单目视觉测距实时性和可靠性的要求。(3)研究了基于点镇定的轮式移动机器人视觉伺服控制问题。首先,建立轮式移动机器人运动学模型及虚拟跟踪目标,结合单目测距获得的目标位姿差来设计控制器,并运用Lyapunov稳定性理论及LaSalle不变原理对闭环系统进行稳定性分析。然后,针对控制器中线速度受到偏差角影响的问题,设计一种改进的控制器,结合Lyapunov稳定性理论及LaSalle不变原理证明闭环系统的稳定性。最后,通过数值仿真及实体实验验证了改进后的控制器能使得机器人快速、有效地跟踪上目标。