随着人工智能技术、计算机技术、电子技术和信号处理技术的飞速发展,机器人技术在近些年取得了巨大的进步,机器人技术的应用领域也非常广泛。目前,在工业、农业和军事已经研究出各种类型的实用机器人,这些机器人为人类的工作和生活都带来了极大的方便。割灌机器人是一种用于林业的新型机器人,这种机器人可以替代人在复杂环境中的作业。在环境不确定的情况下,机器人的视觉系统必须能够及时的测量出障碍物与机器人之间的距离。本文通过查阅文献,对比各种机器人传感器的优缺点,结合系统的实际需要,在该系统中选用双目立体视觉系统对障碍物进行测距。为了保证机器人工作的可靠性,快速、有效的实时视觉系统显得非常重要。图像特征点匹配技术是双目视觉系统的关键,直接影响测距的准确度和效率。本文通过对特征点匹配技术的研究,提出了两个改进的算法。首先,用十字模板匹配代替传统的矩形模板。在以往的模板匹配中,模板都是矩形的,模板匹配的原理是用模板上的点来约束这个模板,但是由于在三维世界中的物体上的点都是具有连续性的,相邻的点之间的像素值差别可能不大,有些像素点的计算可能没有必要,所以,可以用十字模板代替矩形模板,减少不必要的点的计算,提高匹配的时间。其次,由于在视觉系统中,两个摄像机是在同一水平线上进行图像的采集,采集的图像具有公共区域,公共区域部分往往就是目标物体的图像。针对该问题,本文提出了基于公共区域提取的特征点匹配算法。首先利用模板匹配提取两幅图像的公共区域,然后利用十字模板匹配对提取的边缘点进行粗匹配,最后利用极线约束进行精确匹配,去除误匹配的特征点。实验表明这两个算法均能满足割灌机器人视觉系统对实时性、准确度的要求,具有一定的实用性。