随着计算机视觉算法的发展,视觉导航技术在自主移动平台的导航与定位中得到了越来越多地应用。本文旨在研究视觉导航系统中的立体视觉里程计技术,通过对摄像机获得的双目图像序列进行计算的立体视觉里程计技术可以作为传统里程计的重要补充,获得更为精确的导航定位结果。论文首先论述了计算机视觉的基本理论和方法,并在此基础上介绍视觉里程计的概念、大致框架及国内外近些年的研究情况。第二章介绍了立体视觉的基本概念、方法以及在导航与定位中的应用。主要包括立体视觉系统的基本原理、立体匹配和三维场景重建。第三章主要研究视觉里程计系统,提出了立体视觉里程计的算法框架,进而讨论图像特征提取与特征匹配的相关问题,着重研究了Harris角点检测算法在视觉里程计中的应用。和SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征提取与匹配算法相比,Harris角点检测算法虽然不变性较差,但具有简单快速且易于实现的优点,并且在图像变化较小的情况下结合极线几何约束能够提供足够多的准确匹配点对,适于对实时性要求较高的应用环境。本章还研究了对算法精度有主要影响的运动估计的方法,提出了一种线性最小二乘与非线性最小二乘相结合的方法,在确保精度的同时提高了算法的实时性。第四章主要介绍了视觉里程计在宽基线立体匹配中的应用。宽基线立体匹配主要解决了一般立体视觉系统难于对远距离场景进行匹配重建的问题,算法实现的难点在于如何在不确定的运动条件下准确地对立体图像对进行校正。视觉里程计可以求取出准确的运动参数,从而可以利用这些参数对宽基线立体匹配中的立体图像对进行有效的校正。论文的最后对全文进行了总结,对今后的工作和发展提出了展望。