移动机器人是指能够在室内和室外环境下连续地、实时地自主运动的智能机器人,它的关键技术之一是视觉导航。视觉导航的主要功能是对道路场景进行快速识别和理解,进行障碍物的检测与识别,从而确定机器人的可行驶道路区域。针对移动机器人导航中立体匹配算法的实时性要求,本文首先研究了导航中常用的区域匹配算法,通过在匹配过程中采取忽略无纹理区域像素的视差计算,利用唯一性约束来动态调整视差值以及在重复纹理区域实施可靠性判别等提高可靠性的措施,并采用多分辨率匹配和盒式滤波等加速技术,形成了一种区域实时立体匹配算法。但是区域匹配算法在物体边缘不能准确定位,有“膨胀”现象。为了进一步提高立体匹配的精度,本文接着对基于动态规划的立体匹配算法进行了研究,分析了其易于产生条纹瑕疵的原因,进而提出了一种改进的基于垂直性约束的动态规划立体匹配算法。此算法通过记录以前扫描行的路径信息,同时将此信息应用在当前扫描行中,从而充分运用了扫描线间的约束,使得视差图中条纹瑕疵明显地减少,提高了匹配的精度。最后,本文基于AS-R机器人系统平台,将提出的立体匹配算法应用于机器人导航中,在障碍物距离较远时采用区域匹配算法进行导航,使机器人能够快速移动,障碍物距离较近时采用动态规划算法,同时降低机器人的移动速度,完成了机器人的避障和漫游。实验结果验证了本文所提出的立体匹配算法和视觉导航算法的有效性和可行性。