建筑施工中工作人员操纵机器人进行板材安装过程中因其施工环境复杂、板材底部安装凹槽不可视,对操作人员的安装经验要求较高且安装效率低下,迫切需要额外的视角与引导信息,因此引入增强现实技术来辅助施工人员完成作业任务。在面向板材安装的增强现实系统中,感知环境进行虚实结合是最为关键的核心问题,待解决的问题有:如何利用视觉信息恢复工作环境、如何对环境中出现的物体进行识别与定位以及如何跟踪运动目标。尽管国内外在此方面有较多的研究,但在复杂、无纹理的工作场景中识别工作目标并准确求解目标位姿实现虚实结合仍然没有较好的解决办法。因此,针对增强现实在板材安装中的应用,提出了一种基于深度相机视觉信息的增强现实环境感知方法。重点研究了板材安装工作场景中的重建问题,无纹理、复杂环境中目标物体的识别与定位问题以及动态目标的跟踪问题。在文章最后搭建了增强现实系统,对上述问题的相应解决算法进行了实验验证。实验证明了该方法具有良好的准确性、实时性与鲁棒性,并能够实际应用于工作场景中。下述几部分为文章的主要研究内容:（1）针对基于单目相机、双目相机三维重构计算量大且无纹理环境下重构点云精确度较低的问题,可利用深度相机获取的含有深度信息的视频序列来重建环境点云,不仅提高了运算效率,且重构出的环境点云具有更高的精准度。文章通过设置阈值的方式来滤除环境点云中无用的背景信息并利用统计离群点方法滤除噪声,降低了点云数据量的同时使得点云表面特征更加清晰。（2）利用粗配准与精配准相结合的点云匹配方法对模型点云与重建后的环境点云进行配准,利用点云间匹配的相似度来识别和定位环境中出现的物体。并设定相应场景实验对方法进行验证,实验表明该方法可以准确识别环境中出现的物体并获取其六自由度姿态。（3）为保证增强现实系统具有良好的虚实结合效果,需要实时准确的计算目标物体与相机的相对位置关系。基于点云配准进行目标跟踪方法计算量较大,实时性较差,为了减少运算量,文章仅利用点云配准进行目标物体的初始定位,利用含有颜色信息与深度信息的相邻两帧RGB-D三维特征点间的匹配来实现对运动目标的跟踪。为了保证提取的三维特征点的准确性,文章采用高斯混合模型来求取特征点的三维坐标与颜色值,提取的三维特征点中既具有空间位置信息又包含彩色信息,可以有效减少位姿误差。（4）构建了一个面向板材安装的增强现实实验平台,以解决板材安装中面临的实际问题为目标,对文章中算法的准确性与实时性进行了验证,结果表明该方法具有较好的准确性与实时性。