本文以ADAMS建立的可展开机构模型为研究对象,根据可展开机构结构和运动特征利用VRML在可展开机构中间状态模型上设置标志块,并设置左右两个视点建立平行双目立体视觉模型,以一定采样率采集可展开机构展开过程图像序列,通过图像序列对可展开机构进行运动估测和分析。在传统立体视觉领域,应用平行双目立体视觉方法确定可展开机构特征点三维位置信息,结合采样关系,测算可展开机构特征点的运动轨迹和速度参数。本文从可展开机构的运动模型出发并联系Bayesian理论,给出基于Bayesian理论的MRF-MAP三维运动估测方法,把图像等效为Markov随机场,用运动参数标记场X描述特征点运动状态,根据Markov场与Gibbs分布的一致性,将极大后验概率估计问题转化为后验能量最小化问题,并采用改进模拟退火算法进行优化求解,得到设置于可展开机构上各特征点的运动轨迹和速度参数,对MRF方法在运动估测领域的应用进行了.初步地探索性研究。针对可展开机构运动估测仿真中存在的问题,本文从可展开机构运动模型、序列图像采样率、相机分辨率、特征检测等方面进行了深入探讨和分析,并提出相应改进方法,对后面可展开机构运动估测的研究和分析具有一定现实指导意义。