随着智能移动机器人的发展成熟,其在国民经济发展中占据不可代替的地位。当前社会中移动机器人的应用领域越来越广,而作为关键技术的移动机器人导航,也成为了研究学者的重点关注对象。由于移动机器人具备高度的灵活性,很多情况下都是在未知环境进行作业,因此选择视觉传感器作为移动机器人的实时采集单元很有必要。本文主要针对移动机器人,采用双目相机采集环境信息实现机器人定位与导航。具体内容如下:首先,根据实验室的硬件环境,搭建了一套基于视觉导航的移动机器人平台。由于单目相机无法获得场景的真实尺寸,因此选取双目相机作为视觉传感器。并对双目相机进行标定,利用标定参数矫正相机产生的畸变。在此基础上,采用基于特征点法的双目视觉SLAM(Simulation Localization and Mapping)技术,并选取ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)作为关键帧匹配的特征点,对机器人位姿进行估计,同时采用随机采样一致算法剔除外点。其次,针对稀疏点云地图不能直接用于导航的问题,提出一种半稠密点云地图的构建方法,该方法通过求解移动机器人的变换位姿,来拼接每幅关键帧中稀疏点云,提高地图中点云的密度。通过实验证明了本文方法,在提高点云密度的同时,也增加地图的几何信息,使点云地图具备很强的环境描述能力,并且能够用于移动机器人的导航。然后,针对三维点云地图复杂度高、数据处理难的问题,提出一种栅格地图构建方法。该方法通过将三维半稠密点云地图投影到二维平面的形式,在不丢失环境信息的情况下降低了地图的复杂度,使半稠密点云地图能够直接用于本文研究的移动机器人路径规划算法。最后,针对移动机器人路径规划问题,详细研究A*算法的搜索路径过程,并用A*算法作为本文导航方案的路径规划算法,验证本文研究的移动机器人导航系统的可行性。