计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。双目立体视觉可以很好的模拟人的双眼,能够对三维世界进行立体感知,在生产和生活中得到了广泛的应用。因此对双目立体视觉的研究具有重大的理论意义和实际意义。本文完成了基于双目立体视觉的目标识别与定位的研究。利用广茂达机器人作为实验平台,选择了合适的算法,并根据实际实验情况对这些算法进行了相应改进,同时还融入了新的概念和思路,最终设计并实现了一个具体的双目立体视觉系统,并利用此双目立体视觉系统进行目标的识别与定位。实验结果表明,此系统准确、稳定且具有良好的实时性。现将本文工作总结如下：第一,在摄像机标定过程中,对于内参的标定,采用经典的Zhang摄像机标定方法来进行。对于外参的标定,针对本实验特点,提出了基于云台转角的外参估计方法。成功解决了摄像头旋转情况下需要重新标定的问题。实验结果表明,此方法可以精确的估计摄像头旋转情况下的外参。第二,在图像分割方面,选择HSV空间的阈值分割算法,并引入连通区域标记法,用以去除分割噪声。目标识别选用Shape Contexts形状识别算法,并以此算法为基础,提出了DSCE概念,即Shape Contexts的对角线偏心率。此方法进一步提高了目标识别的正确率。第三,基于空间点的三维重建模型,重点研究了三维重建的一般方法。实验结果表明,此方法具有较高的重建精度。最后,基于广茂达机器人平台设计并实现了具体的实验场景。结合实验场景,提出了一些创新思想,如三维测距采用结合多次测量求平均值和C均值聚类的实验方法,机器人靠近目标采用距离微调的方式,抓取环节对手臂进行分段数学建模等。从而降低了实验误差,提高了实验成功概率。