本文围绕基于视觉的移动机器人同时定位与建图(Simultaneous Localizationand Mapping,SLAM)问题展开研究,以Pioneer3-DX移动机器人为实验平台,利用码盘、单目摄像机为传感器,分析了移动机器人单目视觉SLAM系统的组成及其各个部分的实现方案,构建了一个完整的单目视觉SLAM系统,取得了-些有意义的成果,具体研究工作包括以下几个方面： 首先研究了视觉SLAM的系统框架,将复杂的视觉SLAM过程划分为几个功能和处理方法相对独立的模块,方便了系统的研究和实现。重点研究了视觉SLAM实现所依赖的图像特征提取技术,在分析了SIFT点特征提取和匹配过程的基础上,针对SIFT点特征在视觉SLAM中的应用,讨论了特征点性能的衡量方式,通过实验数据分析确定了本文所使用的SIFT特征提取和匹配的参数,并采用双向匹配方法有效地减少了特征点的错误匹配。 其次研究了一种适用于单目视觉SLAM的视觉陆标系统,该系统以多个特征点的集合为视觉陆标,对系统组成、视觉陆标生成以及视觉陆标测量过程分别展开研究。针对视觉陆标生成过程提出了融合码盘和图像信息的陆标三维重建方法,针对视觉陆标测量过程,提出以基于图像和物体几何结构的物体位姿估计算法为基础的解决方案,该方案通过位姿冗余信息去除计算结果不合理的陆标测量值,并对陆标数据库进行了不良陆标的筛选,进一步改善了视觉陆标系统的性能。 接着对视觉SLAM系统的整体实现方案进行了研究,根据系统运动学模型和陆标观测模型实现了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的视觉SLAM系统,并在MATLAB环境下对系统进行了仿真与测试。 最后在上述研究的基础上,对室内环境下Pioneer3-DX型号移动机器人基于码盘和单目摄像机的EKF-SLAM实现展开了实验研究,实验结果表明本文提出的视觉陆标系统具有良好的精度与鲁棒性,同时单目视觉EKF-SLAM系统成功完成了同时定位与地图构建任务,具有较好的定位精度,达到了设计要求。