三维重建是机器人分析和理解工作环境的关键，为机器人导航、避障以及现场作业目标操作提供了可靠的信息支持。现有的基于双目立体视觉的三维重建易受光照、物体表面纹理等因素的影响，重建效果和实时性受限。基于激光测量方法的三维重建缺乏纹理信息，且设备昂贵。本文提出了基于Kinect的遥操作机器人三维重建系统，进行了以下研究:　　1.结合Kinect的特性，采用张正友的标定方法分别对Kinect的深度相机和RGB相机进行摄像机的标定。利用两个摄像机内外参数，将深度图像信息转化为世界坐标系下的三维点云数据，并将彩色图像中的颜色信息映射到三维点云中，形成三维彩色点云数据。　　2.利用八叉树对点云数据进行了精简，并对点云数据去除背景，提高了三维重建的可靠性和快速性。　　3.从特征点检测和特征描述符两方面，分析比较了多种特征提取算子和特征描述算子，并结合实际需要，应用ISS(Intrinsic Shape Signatures)特征提取算子结合FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征描述算子进行点云数据的粗配准，为精配准提供初始配准矩阵。　　4.在点云精配准中利用Kinect提供的颜色信息，进行约束，提高对应点配准的准确率。最后，利用分治算法和逐点插入法的合成算法对三维点云进行三角剖分，形成三维模型。　　在windows系统中分步测试和系统实验证明了论文方法的有效性和实用性。