探测机器人是用于危险区域执行危险物探测任务的地面移动平台,其自主化作业技术一直是国内外的研究重点,尤其是在未知环境中,要求机器人具备自主避障的能力。本文以平地探测机器人运动控制系统为研究对象,确立了一种以基于单目视觉的障碍物识别与定位并融入基于人工势场法的避障运动路径规划的视觉避障系统方案,通过数学建模、仿真以及试验的手段探讨了整个探测机器人视觉避障方案的可行性。全文的主要工作有：选取了单目视觉系统作为探测机器人感知环境的媒介,根据实物外形建立了摄像头偏置于云台的单目视觉障碍物定位模型,有效解决单目视觉视野范围有限以及地面坐标系偏离云台回转中心的成像问题,并通过试验验证了该模型的定位精度。然后利用图像处理技术,经过图像阀值化、图像增强处理以及连通域提取等流程实现彩色图像中的多个障碍物识别。其中图像连通域提取方面,提出了变邻域的搜索方式用于判断像素点之间的连通性,处理效率要高于过去单一的8邻域搜索方式,另外采用了双向扫描法进行连通域扫描以解决不规则图形的标记冲突问题,为保证扫描完整以及避免扫描过度,引入了自行设计的像素个数机制用于判定需重复扫描的次数。对于多个障碍物的区分定位,提出了一种“切割”的思想,对障碍物逐个进行处理,方便与下一级运算同步进行,从而减少系统等待时间。避障算法方面选择了人工势场法作为本文的探测机器人局部避障路径规划算法,并设计出能够满足非完整约束系统要求的基于人工势场法的底层运动控制方式。另外在ADAMS环境中进行了人工势场法的仿真研究,这要优于前人将研究对象简化为一质心点的研究方式,然后重点分析了势场增益系数对避障轨迹平稳性的影响。最后搭建了探测机器人视觉避障系统的试验平台,验证了本文所建立的视觉避障方案的实际可行性以及仿真研究中的相关结论。