室内环境下,基于嵌入式系统的移动机器人双目视觉定位是当前备受关注的研究课题。传统的嵌入式平台无力支撑的高数据密度和高实时性的视觉定位业务,无法解决计算复杂度与定位精度之间的矛盾。针对这个问题,本文采用ARM Cortex-M3作为下位机,负责机器人的运动控制。选择高性价比的Jetson TK1开发板作为上位机,负责处理优化后的视觉定位算法,在室内环境下实现了机器人双目视觉系统的自定位与目标定位。本文的主要研究内容和成果包括四方面:（1）针对室内环境空间有限的特点,搭建了全向移动平台作为机器人底盘。通过建立四轮全向移动平台的逆运动学模型和设计底盘硬件电路,实现了移动平台精确的闭环控制。（2）通过分析双目立体视觉测量原理,建立了双目立体视觉的数学模型。针对相机成像的失真问题,采用畸变校正和级线校正的方法校正图像,并通过标定实验获得了校正参数。分析对比了基于特征点的立体匹配算法,针对立体匹配算法的实时性问题,在嵌入式CUDA平台上设计了并行加速方案,并验证了该方案的有效性。同时,针对SURF算法的匹配精度提出了改进方法,取得了良好的效果。（3）根据视觉SLAM框架,设计了机器人视觉定位方案,针对ORB-SLAM2开源方案的缺点,从嵌入式工程应用的角度出发,在代码层面做了优化,删除了可视化界面和冗余代码、调高了词典加载速度,开发了基于ROS系统的应用接口,简化了移植过程。在算法层面上,针对点云图难以反映机器人实际轨迹的问题,将点云数据转换为二维轨迹图,便于分析机器人实际运动过程中的轨迹。（4）根据嵌入式平台的特点,结合图像处理中的色彩空间、形态学和立体匹配等方法提出了一种三维目标定位算法。通过机械臂定位抓取实验,表明了该算法对于颜色特征显著的立方体目标具有较好的定位精度和实时性。最后,在室内环境下,通过AGV实验对机器人视觉定位算法作出整体验证和数据分析,证明了本系统设计的有效性。