随着国家石油储备基地不断的扩建，我国成品油的储备量也逐渐增加。成品油储罐作为机器人清洗的特殊应用，正在快速发展。随着国家及企业对储罐清洗的安全要求与绿色环保意识的不断提高，企业逐渐重视油罐清洗的安全、经济、效率等性能的提高，传统清洗方法逐渐被替代，推动清洗机器人向着高度智能化、自主化、无人员进罐的方向发展。目前国内在油罐清洗方面的设计与应用研究已经取得了部分成果，但是依然存在清洗自主性差、清洗效率低、清洁效果不佳、遍历时间长等问题。　　有鉴于此，本文将视觉导航技术引入储罐清洗机器人中，机器视觉作为当今机器人与人工智能研究的一个重点，近几年在机器人的导航、定位中的应用越来越广泛。视觉传感器具有检测范围宽、检测信息全面、采集信息速度快等多个优点。本文针对成品油储罐清洗机器人视觉导航技术的研究具体做了如下工作:　　1.研究储罐清洗机器人视觉导航系统的总体方案。总结分析机器人导航技术的优缺点，论述了机器人视觉导航系统的组成，在此基础上完成本文视觉导航系统的总体方案及软、硬件的选型与整个视觉导航平台的搭建。　　2.研究基于几何匹配的全局图像目标提取方法。在完成摄像机标定与图像采集等基础研究后，利用颜色平面抽取、对比度增强、滤波等图像预处理方法减少外界干扰对图像的影响。其次，通过图像特征提取算法，基于图像几何匹配方法，结合LabVIEW软件实现对全局图像中目标的提取。对环境中障碍物与机器人位置信息快速识别与定位，实现对油罐环境的检测。　　3.研究基于优化改进后Bug算法的路径规划方法。以坐标法进行环境建模，基于内接正六边形拓扑结构进行清洗环境全覆盖。在此基础上根据环境检测障碍物的识别结果，优化设计基于Bug算法的路径规划方法，并进行仿真分析验证其可行性，已规划好的路径结合机器人自带摄像头的测距系统对障碍物与机器人之间的距离进行测量，实现机器人的无障碍行走与安全、全覆盖的油罐清洗任务。　　4.试验研究。搭建机器人视觉导航试验系统。进行油罐大小、障碍物位置、机器人行走路径的识别验证试验，证明了系统的准确性与合理性。