本文以立体视觉原理及投影几何学理论为基础，对立体视觉的三维重建技术进行研究，开发了一个基于移动机器人立体视觉的三维重建系统。该系统主要是对移动机器人漫游过程中所处的某个感兴趣的场景进行较详细的研究。通过立体视觉平台的运动，左右两摄像机采集到同一场景不同视觉方位的图象，从而进行摄像机标定、特征匹配，并计算出感兴趣点的深度信息及空间三维坐标。 文中所提出的三维重建系统主要包括摄像机标定、特征匹配、三维坐标计算这三个部分。在摄像机标定部分，首先通过建立摄像机透射投影模型，引入了摄像机参数、基本矩阵、投影矩阵和单应性矩阵等概念。本文在分析较为经典的Zhang’s摄像机标定方法中发现该方法需参数已知的模板，这个前提条件对于移动机器人是无法实现的。因此，文中提出了一种新的基于反对称矩阵特性的摄像机标定方法，该方法不需模板、不需严格限制摄像机的运动，且结果满足系统要求。在特征匹配部分，系统采用了较常用的Harris角点进行特征提取，通过左右两图象的特征点之间的相关性得到候选匹配对。然而，由实验可知，其匹配结果中存在较多的误匹配。针对此问题，本文利用立体视觉特有的外极线约束关系，即基本矩阵，来消除候选匹配对中的误匹配，同时获取新的匹配对。得到摄像机模型及匹配对后，利用三角原理就能计算出点的深度信息。在假设误差存在的条件下，采用最小二乘法求解投影方程得到特征点的空间三维坐标。通过修改误差产生对象，利用迭代算法便可获取误差较小的结果。 本文针对三维重建系统的三个部分，分别提出了一种基于反对称矩阵特性的摄像机标定法、基于Harris角点及外极线约束的特征匹配方法和获取三维坐标的迭代算法。通过实验一一验证了上述方法的正确性和可行性。最后，本文采用Matlab和C++混合编程，及Intel最新提供的专门用于计算机视觉应用开发的OpenCV库，开发了一个完整的三维重建系统，基本实现了移动机器人漫游过程中对某特定场景三维重建的目的。该系统为今后移动机器人立体视觉系统的更广泛的功能的实现奠定了基础。