移动机器人技术是一门多学科技术，随着生产的发展和自动化程度的提高，现代工业生产朝着高效和高柔性的方向发展，人类对高智能移动机器人的需求显得尤为迫切。因此研究高智能的移动机器人具有着重要的意义。　　 视觉导航和路径规划是研究移动机器人的两个重要的组成部分，本文针对双目视觉导航和路径规划相结合在移动机器人中的应用进行了研究，研究内容主要涉及到障碍物识别，摄像机的标定和路径规划方法的优化等方面。　　 首先，摄像机标定采用基于线性模型的标定方法，获得简化投影矩阵和单应性矩阵，该标定方法过程简便，精度基本满足自主导航车的要求。然后，利用图像处理算法中的区域分割法对环境进行处理，结合单应性矩阵、逆投影变换得到障碍物的位置，根据障碍物的位置及处理后的图像进行局部路径规划。路径规划方法是基于行为动力学模型的滚动窗口法，由于动力学模型存在着一定的局限性，采用强化学习算法利用视觉所采集的环境信息，对动力学模型的主要参数进行学习，最终规划出一条最优的路径。最后，移动机器人根据定时采集图像并处理，将各个滚动窗口相互连接，形成全局路径规划，使移动机器人能够安全的避开障碍物，最终到达目标点，并建立环境地图，该方法能够很好的优化路径，并且规划出的路径比较平滑。　　 在VC6.0++平台下，对图像采集、图像处理算法和路径规划算法进行编程，通过移动机器人室内实车行走实验，证明了本文将视觉导航、强化学习算法及路径规划算法的可行性。