目标跟踪已成为机器人领域的研究热点,在军事和民用领域都具有广泛应用价值,在目标跟踪过程中,当遇到意想不到的障碍物时,机器人能够主动绕开不可行驶区域是实现自动目标跟踪的重要基础。本文在深入研究前人成果的基础上,提出了一种适用于二维平坦地面和三维崎岖地面的移动机器人定点目标跟踪与避障方法,设计了移动机器人定点目标跟踪与避障实验平台,并进行了二维平坦地面和三维崎岖地面的定点目标跟踪与避障实验。论文的主要工作如下:首先,根据任务要求,提出移动机器人定点目标跟踪与避障方案,基于模块化的设计思想,将整个系统分为视觉跟踪模块、避障模块与运动控制模块,依据设计方案,采用机器人与视觉跟踪单元、避障单元和控制单元等多单元组合的方式搭建实验平台,并进行了控制软件和程序界面的设计。其次,目标跟踪选用Camshift视觉跟踪算法,通过分析本文的应用场景与标准Camshift算法的不足,提出了Camshift算法的改进方法。第一,针对单一特征对目标外观描述缺少完备性的问题,选用HSV颜色空间的色调分量以及目标的纹理信息构建二维目标直方图;第二,为了增强背景与目标的区分度,对目标直方图模型进行局部背景加权;第三,针对Camshift算法不能应对目标快速移动的问题,将目标跟踪算法与Kalman滤波器相结合,使用Kalman滤波器估计每帧图像中搜索窗的初始位置,并进行了标准Camshift算法与改进Camshift算法的对比分析实验。再次,为扩大相机视野范围,在视觉跟踪模块加入二自由度云台,设计了基于跟踪目标方位的云台控制算法。使用张正友标定法标定Kinect颜色相机来获取相机内的参数矩阵,依据Kinect颜色相机的几何结构特性和深度相机数据计算目标当前方位,对于二维地形条件,结合机器人运动学特性预测下一时刻的目标坐标,再根据目标方位计算云台转角,并进行了二维与三维地面的云台跟踪实验。最后,提出基于正交二维激光雷达的凸起障碍与凹坑检测办法,结合激光雷达测距特性对VFH+避障算法做出改进并用于机器人避障路径规划,通过实验证明该方法能够有效躲避凸起和凹障碍物,实现了机器人在二维和三维地面的避障功能。