由于视觉系统可以提供准确而完整的环境信息,因此基于视觉导航的自主移动机器人已经成为机器人研究领域的热点。本文以视觉系统在自主移动机器人导航中的应用为主线,研究了移动机器人导航任务中的自定位、障碍物检测及局部路径规划问题。本文的主要研究工作与成果有：提出了室内走廊环境下基于踢脚线的自主移动机器人自定位方法。该方法以走廊两侧的踢脚线作为机器人定位的自然地标。研究了利用Hough变换方法对踢脚线特征进行提取。通过图像中踢脚线的状态判断机器人位置。通过仿真实验,证实了在走廊环境下能够有效的检测出机器人当前状态、行驶方向及偏航距离,并根据需要进行实时调整。提出了基于HSI空间的彩色图像自适应分割算法。研究了算法在机器人移动区域检测中的应用。该算法将图像的色彩空间转换为HSI空间,通过对比图像中每个像素与参考路面色彩及饱和度的平均值,分割可移动区域与障碍区域。实验证实该法能够有效的克服由于环境变化如光照强度变化等对于图像分析带来的干扰,适应性强,区域分割准确。研究了机器人局部路径规划算法以及在特殊环境下基于动态栅格的路径规划方法。方法将环境情况转化为栅格化地图,然后对地图进行障碍物的识别。实验证实了方法定位准确性好,并且能够完成机器人的避障任务。