近年来,随着计算机技术的迅速发展,对物体或景物三维模型的需求越来越多。随之计算机视觉技术也飞速发展起来,其中机器人视觉是计算机视觉发展的一个主要方向。机器人可以代替科研人员在恶劣环境下进行科研考察,如,太空、深海、隧道等等人力所不能及的地点。考察环境中的目标物体的形状、大小、空间位置等等数据需要机器人的视觉系统采集并分析,以得到有用的数据,使得机器人可以对目标物体识别和采集。本文以月球探测车背景,通过双目立体视觉系统,采集目标物体的序列图像,确定目标物体的序列图像中的特征匹配点,通过确定的匹配点求得序列图像的对极几何约束条件,根据对极几何约束条件求解摄像机的投影矩阵,进而从摄像机采集的图像中分割出的目标物体特征的三维信息,进行行驶方向控制。依据目标物体的三维信息,达到自动驱动漫游车驶向感兴趣的目标物体的目的。论文系统的论述了在自标定的射影坐标系下对目标物体的特征点进行跟踪,并对摄像机采集的二维序列图像进行目标物体三维射影重建的方法。在建立物体三维重建模型的基础上,又引入了粒子群优化算法(PSO)以及松弛迭代算法,研究了PSO算法以及松弛迭代算法的原理,将其作为数据模型的优化算法对得到的数据进行优化处理,通过仿真实验对原始模型数据与优化后的模型数据进行了比较,结果证明优化方案有利于提高重建的精度。基于采集的标准图像序列的一系列实验结果表明基于图像序列进行目标跟踪的方案是可行的、实现目标所需要的相关算法是有效的。