在全球范围内,自然灾害和危险事故经常发生,我们需要使用移动机器人来代替人类进入这些难以到达的危险环境。自主越障能力是机器人完成危险环境探查等任务时所需要具有的基本智能行为,而室内外移动机器人的自主能力离不开障碍感知和环境特征识别,视觉正是目前进行环境特征识别的重要方法。本文针对室内环境中最常见、最复杂的楼梯障碍模型,开展了基于视觉的环境特征识别、几何参数获取和摆臂式机器人自主越障研究。本文基于双目视觉原理,研究了三维点云的处理方法。利用结构化障碍的三维点云数据,设计了处理算法,通过基于栅格思想的投影空间划分方法实现对点云的预处理,通过对三维点云数据进行法向量计算获取了平面特征,根据法向量对平面区域进行分割,通过图像处理方法提取楼梯的直线特征,从而获得楼梯障碍的几何参数,实现了基于视觉的环境特征识别。本文对摆臂式机器人进行了运动学建模,分析了机器人的越障能力,包括爬越单个台阶的最大高度和爬越楼梯的能力,在此基础上,针对不同高度的单个台阶以及楼梯,进行了机器人的越障动作规划。在建立了机器人的质心模型的基础上,使用稳定锥的方法分析了机器人的静稳定性,并通过MATLAB进行了仿真分析。本文完成了自主越障实验平台硬件和软件的搭建,进行了机器人自主爬越台阶和楼梯的实验,验证了机器人的越障通过性、越障稳定性及越障动作规划的可行性和合理性。