在移动机器人导航中,实现移动机器人自身的准确定位是一项最基本、最重要的功能,也是移动机器人研究中备受关注、富有挑战性的一个重要研究主题。本文在分析总结了国内外移动机器人的各种识别、定位方法的基础上,首先研究了经典的图像边缘检测方法,线性滤波技术及其在图像边缘检测中的应用,并通过理论分析以及仿真计算,比较了各种算法在图像边缘检测中的优缺点。其次实现了基于颜色特征的图像分割技术来对移动机器人定位。该系统通过彩色摄像机、图像采集卡完成视频图像的采集,通过运行图像处理程序来完成对目标移动机器人的定位,并把结果在计算机上实时显示。本文采用基于颜色特征的阈值分割技术来进行移动机器人的定位,选择HSI颜色空间中的色调分量H和饱和度分量S共同作为提取目标移动机器人的颜色特征分量;为了提高目标识别的准确度,采用二次搜索的方法来确定目标的位置,并且使用前面已处理的帧中目标机器人的位置信息来对后续帧中目标机器人的位置进行预测;为了提高系统运行的实时性,本文采用了隔两个像素点进行像素信息与设定的阈值进行比较。由于本系统摄像机所拍摄的图片中主要存在透视失真,本文给出了一种基于几何映射关系的摄像机标定方法,将在图像坐标系下获得的目标机器人的位置信息转换到实际坐标系中。本系统的软件部分由两部分组成:移动机器人识别的图像处理软件和基于图像采集卡应用程序接口库的应用系统软件。前者主要完成目标测试图像的性能分析,后者则是进行整个系统软、硬件的调度,实现对目标移动机器人的定位和结果的显示。