进入21世纪,机器人在国家各个领域发展中的应用越来越广泛,机器人技术也代表了一个国家科技发展的水平,因此对机器人技术及其应用的研究于开发具有重要的意义。而机器视觉系统由于具有无接触测量,信号范围大,信息完整等特性,在机器人技术中的发展中起着重要作用。本文以立体视觉技术为基础,针对其在机器人自主路径规划中的若干问题进行了相关研究。本文的主要研究内容包括立体视觉系统、摄像机运动分析、聚类算法在三维重建图像中的应用与移动目标跟踪几个方面。利用双摄像头组成立体视觉系统并进行单相机标定以及立体标定工作,对周围环境进行了三维重建;根据立体视觉的基本原理提出一种应用在机器人视觉自主导航中的定量分析摄像机运动参数的方法,利用相邻两帧对应特征点的图像坐标应用到投影变换模型中得到摄像机的运动参数;针对FCM度量数据点距离时采用经典欧式距离造成在面对高维非超球型分布数据时聚类效果不佳的缺点,本文在FCM算法的基础上,引入遗传算法与核函数法进行距离测度,并将改进的算法应用至三维重建图像的分割之中,通过实验可以看出改进的FCM算法可以有效的避免噪声对图像的干扰;最后根据CamShift算法的缺点引入卡尔曼滤波器,以卡尔曼滤波器预测结果作为每帧间隔中CamShift搜索框的初始位置,可以有效的避免移动障碍物出现遮挡而造成跟踪失败的情况。