高度视觉化是移动机器人发展的趋势。利用视觉获得外界环境信息,进行自我引导是高级生物最常见的导航方式。而对于移动机器人而言,由于受到计算能力以及认知机理的制约,要高效的利用视觉信息还很困难。单目视觉传感器以其信息丰富,隐蔽性好、低成本等优势,成为当前应用的热点。论文对移动机器人单目视觉检测未知环境中的障碍物进行研究,利用视觉信息对室内环境中的障碍物进行判断和距离测量。论文以国际上前沿的Pioneer3-AT移动机器人为研究对象,该机器人配备了大量环境感知传感器等硬件和利于用户自我开发的软件。以视觉系统理论为基础,构建Pioneer3-AT移动机器人的视觉导航系统,在此基础上开展未知室内环境中障碍物检测算法的研究。未知室内环境中障碍物繁多复杂,移动机器人不能够像人一样辨识出各种障碍物。移动机器人通过检测障碍物边缘特征,从而确定障碍物的存在。在局部区域检测障碍物与地面交线作为识别目标,并以此交线作为可行驶区域的边界。移动机器人并不需要识别出环境中具体的障碍物,而仅需要确定局部的无障碍物区域便可自由的行驶,这种视觉检测方法简单且行之有效。在HSI彩色空间中对障碍物边缘进行检测。利用HSI模型色度、饱和度与强度分离的特性,以及色度分量不变特性来降低光照在障碍物边缘检测中的影响。论文对HSI颜色空间的色差度量方法进行改进,避免虚假边缘的检测。采用改进的Sobel算子对H、S、I分量的边缘进行检测。对合成的彩色边缘,采用非极大值抑制细化边缘和Otsu方法确定最佳边缘阈值,提高边缘检测的准确度。最后通过模板扫描得到单精度的障碍物与地面的交线上的序列点集。实验结果表明基于HSI彩色空间的障碍物边缘检测方法受到光照等外界环境因素的影响较小,检测的准确度较高,适用于未知室内环境中对障碍物边缘的检测。在获得障碍物与地面交线的后,对交线上的点进行视觉测量,确定障碍物点的位置和距离。在对摄像机线性模型和非线性模型分析的基础上,通过2-D平面标定的方法对移动机器人使用的可变焦摄像机进行多次标定,获得视觉测量算法中所需的关键参数。以摄影测量学和立体几何理论为基础,提出了一种几何空间约束视觉测量方法对障碍物与移动机器人的距离进行测量。本文提出的视觉测距方法简单、计算量小,实验结果表明这种测距方法具有较高的精度。