随着机器人技术与人工智能的迅速发展,视觉定位已经成为机器人研究领域的热门。视觉传感器可以为机器人提供距离、方位等信息,它是机器人获取周围环境信息的重要来源。单目视觉传感器与双目视觉传感器相比,结构更加简单且易于标定。本文结合实际场景通过移动机器人的单目视觉系统研究目标定位,最后通过测得的位置信息控制机器人移动到目标物前。在综述了移动机器人定位算法以及视觉定位研究现状的基础上,本文完成的主要工作如下:(1)摄像机标定。本课题采用了 MATLAB标定箱对CanonVC-C50i摄像头进行参数标定,该方法简单明了,精度高。但是标定箱精度高要满足两大特性:需要大量标定图片以及精确的角点提取。本文分别拍摄4张和20张标定图片进行试验,并采用粒子群算法对根据4张图片获得的内参数进行优化,实验结果证明了该方法的有效性。(2)目标定位。本课题从算法的通用性考虑,提出了两种基于圆形标志物的目标定位算法。结果表明,算法二在复杂背景以及存在同色干扰物的情况下,仍具有高精度和检测较快的特点。但是算法二仍有限制,如果有与标记物颜色相同的圆形干扰物,那么需要采用其他颜色的标记物进行试验。这也使得该方法在目标定位、抓取以及目标跟踪等应用领域中具有很大的吸引力。(3)单目视觉测距。本文采用了基于空间几何平面约束的测距模型。该模型无需经验就可测得机器人摄像头与目标物之间的绝对距离。实验发现,该算法可行性较好,近距离测距误差控制在lcm以内,远距离测距误差可控制在3cm以内。(4)机器人目标搜索定位实验。目标搜索定位实验是基于图像进行的,本课题根据实际的实验环境,制定了相关的目标搜索策略,研究了 Pioneer3-DX型机器人平台并分析了机器人执行程序的流程,并通过测距得到的位置信息,调整机器人姿态使其运动,通过运动后机器人的位置与目标位置的差距验证算法准确性。实验结果表明,本文的移动机器人目标定位效果很好,极大提高了定位精度,成功率高,而且移动机器人动作比较智能,无需人为干涉即可自动完成设定好的任务。