六足步行机器人因具有良好的静态稳定性及对崎岖环境的适应性而被视为执行包括危险环境探测、灾难事故救援、人道主义排雷等任务的良好选择。在从上世纪后期至今近四十年的发展中,各国对六足机器人进行了持续研究,形成了相对成熟的运动学分析方法以及主流的动力学分析方法与分层控制策略,六足机器人总体趋于智能化,并向自主化方向发展。然而实现六足机器人完全自主还存在诸多困难,尤其是导航中对于环境的快速建模以及对于安全路径或落足点的规划问题。本论文第1章在对国内外关于六足步行机器人的研究工作进行回顾后,总结了该领域研究中所涉及的关键技术和重点问题。在对比环境探测中常用传感器的特点及适用条件后,重点关注了双目视觉技术在目标及障碍物检测方面的技术现状。总结了已有研究中的障碍物应对策略和现存问题以及移动机器人路径规划技术的发展趋势,特别是六足步行机器人的路径规划研究现状,并分析了六足步行机器人落足点规划的研究进展及代表性研究工作的特点。最后,提出了本论文中需要开展研究的若干问题。第2章围绕稀疏纹理背景下障碍物的双目视觉检测展开研究。由于基于窗口相关的匹配方法高度依赖图像中丰富的纹理特征,且需进行大量卷积,所以在图像分辨率高以及视差搜索范围较大的情况下运算量太大,若无专用硬件加速电路则不可能实时处理,而稀疏纹理背景下效率尤为低下。因此本章提出在此种情况下使用无畸变校正的图像对,基于块分割来估计障碍物的深度,对于随之产生的视差及深度估计误差建立了相应的假设模型,参数回归以及模型验证实验表明了方法的可行性。第3章给出了面向六足步行机器人的“障碍物”描述方法以及完整的应对策略,包括不同策略的适用条件。其中针对第二类“越障”问题,从静态和动态两方面分析了足端轨迹与障碍物总体尺寸的数学关系,通过数值仿真考察了六足步行机器人候选足端轨迹的优缺点。定义了整机单侧跨障的周期和非周期落足两种行进方式,并明确了足端轨迹、支撑相机身水平位移以及髋关节距离之间的约束条件。给出了整机双侧跨越时面向航向调整的障碍物姿态视觉估算的方法。提出了稀疏纹理背景下对障碍物总体尺寸进行视觉估算的方法,并使用卡尔曼滤波进行随机误差抑制,达到了良好的效果。第4章基于六足步行机器人的运动特点以及现有传感器配备情况,提出了局部地图的构建方法,给出栅格地图总体和单元尺寸以及障碍物信息分解的计算方法。在全局地图中只记录六足机器人及障碍物的位姿,给出了机器人全局位姿和障碍物局部位姿已知时对全局地图的更新方法,包括在不同时刻对当前视场中障碍物的判断区分和编号方法。提出了基于航位推算及双目视觉的两种定位方式,并给出了组合定位算法。最后使用标准块进行了障碍物位姿测量及机器人位姿估计的实验,验证所提方法的有效性。第5章进行了六足机器人在含有可跨越障碍物环境中的路径规划研究,给出了局部路径规划时所涉及参数的定义,以及参数具体化后的仿真结果。全局路径规划分为两步进行,首先采用势场栅格法结全A*算法进行路径搜索,之后进行路径修正来将越障的两种方式体现到最终的路径结果中。此外在直接落足点规划中,采用粒子群算法进行候选落足点搜索,所设计的适应度函数可以方便对机器人所经路径代价的评估以及避开禁行区域。提出采用图像腐蚀的方法修改环境地图以避免生成的落足点过于靠近可行区域边缘。