针对掘锚机器人在行驶过程中存在行驶位移检测精度低的问题，以已支护锚杆为定位基准，通过分析掘锚机器人与已支护锚杆之间的距离关系，建立“掘锚机器人-已支护锚杆”定位模型，提出一种基于双目视觉的掘锚机器人行驶位移检测方法。煤矿井下环境复杂，采用传统的Census变换算法得到的视差图具有局限性，通过分析双目视觉测距原理，提出一种改进Census变换算法获取锚杆的视差图，得到锚杆图像的深度信息；提出一种锚杆特征的识别与定位方法，利用边缘检测算法对视差图中的锚杆进行轮廓提取，采用最小外接矩形与最大外接矩形算法对锚杆轮廓进行框选，提取锚杆特征点的像素坐标，通过分析坐标转换关系将特征点像素坐标转换为世界坐标，采用最小二乘法将特征点空间坐标拟合成一条直线，经过该直线建立平行于巷道截面的平面，解算双目相机与该平面之间的距离，进而得到掘锚机器人与该平面之间的距离。搭建移动机器人平台进行掘锚机器人行驶位移检测实验，结果表明：改进后的Census变换算法使误匹配率从19.85%降低到11.52%，较传统Census变换算法的误匹配率降低了41.96%；锚杆特征点识别与定位方法能够有效提取锚杆特征点的空间坐标，经过直线拟合得到相机与3个平行截面之间的距离分别为3 010.428,2 215.910,1 415.127 mm。在机器人定位实验中，将真实计算位移与理论位移进行对比，结果表明，真实计算位移曲线与理论位移曲线基本重合，理论位移与计算位移误差不超过20 mm，可实现掘锚机器人的自主、准确、实时位移检测。