近年来,计算机技术的普及和人工智能的发展促使现代加工制造业产生了深远变革,具备一定机动性和灵活性的焊接机器人应运而生,并广泛应用于航天、船舶、汽车制造等工业领域。随着工业水平的发展,大型焊接结构件的应用越来越多,其中大量的焊接工作必须现场作业,对机器人自主能力的要求也进一步提高。而移动机器人在焊接作业过程中的一大难点是避障问题,即机器人在脱离人为控制后能够通过自我感知环境,分析障碍物信息,做出反应,最终独立完成任务,因此具有重要的研究意义及广阔的应用前景。本课题的中心目的是,通过对机器人前端双目视觉相机采集的图像进行匹配及三维计算,对前方环境进行识别,如果存在障碍物则返回该障碍物在三维坐标系下的两个重要几何特征:高度及水平距离。在前人研究理论和成果的基础上,作者对三维定位理论和技术进行了较为全面的探讨和实际验证,建立并完善了一套基于双目视觉原理的障碍物立体定位算法框架。作者在研究中所作的主要工作有以下几个方面:1.基于SIFT算法对双目视觉摄像机拍摄的图片提取特征点并匹配,通过特征点邻域子图的NCC相关度约束消除误匹配,最终得到稳定的同名点;2.根据张正友的平面模板标定法对摄像机内外参数进行标定,结合实验对标定结果进行误差分析;3.根据标定数据确定机器人作业地平面方程,同时由平行双目视觉的视差法计算同名点的三维坐标,通过计算同名点与地平面的高度来判定是否存在障碍物;4.针对由无法完全过滤的误匹配造成高度数据中存在的病态解,通过一种基于最大最小距离法的聚类思想滤除,进而通过位于障碍物上表面的同名点计算障碍物高度及水平距离;实验结果表明,本文介绍的基于双目视觉的障碍物三维定位方法具有良好的可行性。同时,本文描述的方法是一个相对通用的算法,所做工作也为焊接自动化及移动机器人应用的进一步研究提供了基础。