现代机器人的研究始于20世纪中期,自从1959年第一台工业机器人(可编程、圆坐标)在美国诞生以来,机器人已经被广泛应用到各行各业,自主移动机器人视觉导航信息研究是当前移动机器人研究的一个焦点。传统视觉系统能获得的视场范围有限,次只能获取机器人周围环境局部的视场信息,存在着较大的视觉盲区,大部分视场信息被放弃了,视场受限不能够提供全方位的决策依据信息。全景视觉环境感知系统成像视场宽阔,可以实时观测周围水平360度范围的场景,其技术优势十分明显。本论文主要就全景视觉系统下的目标跟踪和视觉避障进行了研究。首先,本文阐述了涉及全景视觉的一些相关光学知识,并在此基础上对全景视觉成像机理进行了深入的探讨,得到了适合于实际需要的几种全景反射镜的镜面曲线。接下来,分析了全景视觉图像处理需要用到的几种图像变换,灰度化、平滑、阈值分割及边缘检测等,并对图像平滑、阈值分割及边缘检测的常用算法做了实验对比,选择出适合本课题应用的算法。然后针对全景视觉系统的成像特点,提出了采用基于颜色的目标检测跟踪方法。本文详细的讨论了Mean Shift算法的思想及其推导过程,并采用该算法设计了一个基于颜色的目标检测跟踪系统,取得了较好的效果。最后本文给出了移动机器人视觉避障系统的设计与实现,详细讨论了其数学模型、设计方法及约束条件,并通过图像处理技术对摄像机进行了距离标定。实验结果证明,该方法的定位精度和实时性满足需要,有一定的实用性。