基于视觉的自主机器人导航研究是自主机器人在真实环境下成功导航的关键.通过对国内外自主机器人导航方法的分析,提出了利用混合导航方法作为该文的研究的主线.大量文献认为,可视路标方法是一个能够成功解决自主机器人导航的方法.目前对于自然路标和人工路标的一个研究的核心问题是如何选择或者设计路标的问题.该问题解决的好坏将直接关系导航的成败.所以该文通过分析大量的路标的设计和选择方法,提出了路标模式设计或者选择的依据.根据该依据可以认为目前存在的路标模式或者选择的模式并不能够完全满足这些条件.所以,该文花了较大的篇幅阐述了一种信息嵌入式路标模式的设计方法,该方法主要利用了分形信号所具有的一个特征属性——自相似性来进行1D信号设计.根据理论分析和实验结果,由1D信号经过可视化得到的2D路标模式是满足所有路标模式要求的,是一种非常理想的路标.在路标的视觉识别过程中,首先考虑的问题是路标模式识别的实时性和可靠性.对于前者,由于考虑到整个视觉处理过程中计算强度最大的阶段是图像分割阶段,所以该文提出了一种实时图像分割技术——基于E-算子的图像分割方法.该方法是利用信息熵理论,通过对图像局部区域信息量的不确定性的定量的计算来进行分割.对于后者,则利用小波多尺度分析方法,将信号按照某一个尺度进行反演,然后将所有尺度上得到的数字序列进行加和求平均,从而大大降低数据中混叠噪声的影响.通过对目前国内外自主机器人导航方法的分析,论文给出了一种可靠实用的导航方法,该方法从总体上讲是一种混合式的导航方法,即在全局导航过程中使用了拓扑地图的环境表征方法——non-metric方法,在局部导航过程中考虑到实际应用中的不确定性因素的影响,给出了一种定量的表征方法—metric方法.该文是以系统层面的角度来分析解决导航问题的.综上,该文主要探讨的三个核心内容为:图像分割、路标设计与识别和若干导航问题解决方法.这三个内容即是相对独立又是相互关联的,在整个导航系统中,这三方面内容都是不可或缺的.