随着科学技术的飞速发展，移动机器人的自动化和智能化也在不断的提高。导航技术是移动机器人的关键技术之一，在众多的导航方式中，视觉导航技术以其信号探测范围宽、获取信息量丰富等优点成为移动机器人导航技术的重要研究方向。在机器人视觉导航算法中，建立导航地图是一项重要的研究内容。　　 本文主要对相机与机器人分离的俯视视觉导航模型中导航地图建立算法进行了研究。在导航方式中，相机在天花板上俯视拍摄地面图像，由于室内地面多是由光滑的地板组成，且大多数室内存在照明光源，因此容易在俯视拍摄的地面图像中形成反光区域，在进行图像分割时可能引起误分割现象，因此本文提出一种反光区域的自动检测和分割算法，排除反光区域的影响。在完成对图像预处理之后，提出了三种导航地图的建立算法，分别为：⑴无监督地而区域分割算法，这种方法无需人为参与，对地而颜色特征一致的图像能取得较好的分割效果；⑵基于主动视觉的障碍物检测算法，这种算法中不需要利用颜色特征，仅仅基于障碍物高出地而这一事实，对无论具有何种颜色特征的障碍物，都能有效的识别；⑶半监督地面区域分割算法，该算法首先利用主动视觉障碍物榆测方法获取俯视图像中少量标记过的颜色特征样本，然后利用流形正规化对地面区域进行分割。同时，分别对上述三种算法的性能和效果进行了实验验证，并对实验结果进行分析和总结。本文对室内移动机器人视觉导航中地图创建关键图像处理算法进行了研究，对视觉导航技术的实用化具有重要的理论意义。