仿人机器人基于视觉信息感知理解环境,并根据视觉反馈规划自身运动执行复杂任务是其智能化程度的重要体现,也是其能够走向人类生活服务于人类的前提条件。目前,针对仿人机器人的视觉定位和运动规划方面的研究主要集中在简单静态环境,这些方法难以应用于人类生活的复杂动态环境中。本文针对动态环境下动态物体对视觉SLAM系统的视觉里程计估计结果产生的扰动问题和基于视觉定位的仿人机器人爬楼梯运动规划问题,重点研究动态环境下视觉里程计改进方法、动态物体分割提取方法、基于单目视觉的定位方法以及仿人机器人爬楼梯的运动规划方法。本文首先综述了仿人机器人、视觉SLAM和动态环境下的视觉SLAM国内外的研究现状,通过分析仿人机器人和动态环境下视觉SLAM系统研究需要解决的关键问题,提出本文的研究内容和主要工作。其次,针对动态环境下视觉里程计受到动态物体扰动的问题,提出了基于光流法的改进视觉里程计和动态物体聚类分割联合估计方法,通过引入光流残差提高了视觉SLAM系统对动态物体的感知能力。再次,基于实例分割算法改进了视觉里程计估计方法,根据物体动态特性分类规则将环境中的动态物体与静态环境分离。随后,针对仿人机器人的爬楼梯任务,建立仿人机器人远程控制平台与运动学模型,在稳定判据的基础上基于静态步行的方法规划仿人机器人爬楼梯的步态,基于单目视觉定位仿人机器人与楼梯台阶之间的空间位置并设计控制算法。最后,对本文所提出的方法进行验证与分析,实验结果表明本文所提出的方法有效改善了动态环境下视觉SLAM算法的视觉定位精度,提升了动态物体分割的性能,使仿人机器人在实验室环境下精确定位并连续爬多级的楼梯台阶。