机器视觉是用摄像机和计算机来代替人眼和大脑,对周围环境进行感知、解释和理解。目标跟踪作为机器视觉领域的一个重要研究方向,在诸多领域有着广泛的应用前景,而随着近年来机器人技术的迅猛发展,基于视觉的机器人目标跟踪成为研究的热点。本文的主要研究内容是机器人运动目标跟踪,并将机器人目标跟踪分为视觉目标跟踪和对机器人的运动控制。视觉目标跟踪主要研究了均值漂移算法在目标跟踪中的应用,针对均值漂移算法在目标受到遮挡或背景存在干扰时易丢失目标的缺点,采取了将均值漂移算法和卡尔曼滤波算法相结合,并对结合后的算法提出了改进。改进算法加入对目标平均速度的计算,可作为目标被遮挡时的目标速度预测下一时刻目标可能出现的区域,也可作为目标是否受到背景干扰的判断条件。改进后的算法结合了目标的宏观运动信息,能够克服目标遮挡及背景干扰时目标丢失的问题,提高了目标跟踪的鲁棒性。运动控制主要研究了如何在视觉跟踪过程中控制移动机器人对目标进行跟踪,采用一种简单、有效的方法对目标进行跟踪,利用目标在摄像机视野中的位置信息确定电机的转速。最后,利用LabVIEW开发环境编写目标跟踪机器人的系统软件,通过实验验证了改进后的目标跟踪算法及运动控制方法的合理性与正确性、能够满足运动目标跟踪的实时性。