随着计算机软硬件、图像处理、机器人等技术的迅速发展,计算机视觉越来越普遍地应用到机器人领域。本文主要针对基于序列图像的机器人的视觉定位技术展开研究,利用计算机视觉技术从视频图像序列中检测到运动目标,并对其进行跟踪和三维定位,将位姿信息反馈给机器人,指导其执行相应的操作。本文在静止摄像机的基础上对视频图像中的运动目标进行视觉定位的研究,研究内容主要包括以下几个方面：视觉定位测量模型。采用单目视觉系统,由线性摄像机模型推导出定位测量模型。为了简化系统实现的复杂度,提出了一些约束性的假设条件,选取质心这个特征点来表达目标,依据数学描述建立目标的运动模型,然后根据运动特征推导出目标的运动参数,预测目标的位姿,通过二维图像的处理求解出目标在世界坐标系下的三维坐标,并把信息反馈给机器人。视频图像预处理。对视频图像序列进行噪声消除、平滑滤波、直方图均衡化、形态学操作等处理,消除噪声的影响,然后根据轮廓信息除去一些虚假的目标,规整并突显出目标的运动区域,为后续工作做准备。运动目标的检测和定位跟踪。为了在保护背景模型不受运动目标影响的同时迅速响应背景的变化,本文采用改进的自适应混合高斯模型来更新背景,在HSV颜色空间里消除阴影,使检测到的运动目标区域更加准确,利用轮廓信息确定目标的运动区域并以此设置搜索窗口的初值,采用CamShift算法对彩色目标进行跟踪,应用基于特征的运动分析方法估计目标的运动和结构参数,确定运动目标的运动轨迹,结合OpenCV,设计实验,并分析实验结果,进行误差分析,提出改进策略。本文通过理论分析、系统设计、实验验证及误差分析等一系列工作,表明本系统设计的可行性和算法的合理性,可以满足视觉定位的实时性和精确性的要求。