移动机器人作为一门高新前沿技术，体现了多学科交叉的特点。随着科学技术的发展，现代化产业对移动机器人的需求日益迫切。未知环境下移动机器人全自主定位导航技术日渐成为机器人研究领域的热点。根据传感器对环境信息的感知，实现移动机器人自主的路径规划、定位并创建地图成为解决机器人自主定位导航问题的关键。　　 针对未知环境下移动机器人缺少先验环境信息的特点，本文基于双目视觉系统对移动机器人全自主定位导航技术进行了研究，主要内容涉及环境模型的建立、路径规划、自主定位与地图创建等方面。　　 首先，本文利用Harris角点提取方法对双目视觉系统进行线性标定，获得摄像机的内外参数矩阵。通过改进的SIFT特征提取方法对环境信息进行特征点的提取，创建环境路标模型。其次，利用逆投影变换原理对环境中的疑似障碍物进行检测，通过左右图像之间的映射关系判别疑似障碍物的真伪性，并建立障碍物环境模型。根据传感器感知信息的有限性，采用基于行为动力学的滚动窗口路径规划方法将全局目标进行分解，通过不断循环的到达窗口子目标，实现最终到达全局目标的任务。与此同时，在移动机器人运动过程中采用基于扩展卡尔曼滤波的同时定位与地图创建(SLAM)方法，对机器人进行实时定位并创建具有几何特征的环境地图。最后，基于MATLAB平台对移动机器人全自主定位导航方法进行了仿真实验，结果证明该方法稳定、可靠。　　 在VC++6.0、OpenCV1.0的基础上对移动机器人全自主定位导航进行了应用程序的编写，并在真实环境下进行了行走实验。通过仿真结果与实验结果的对比说明该方法具有可行性。