本文以第三代全自主机器人为研究对象,在了解近年来Robocup比赛规则及开展情况的前提下,结合研制需要,设计和制造了一套由全向反射镜、图像采集设备和视觉处理软件组成的折反射式全向视觉系统,基本上实现了整个比赛场地图像的实时采集与动态存储,场地多目标的颜色分割和识别,动态目标的实时跟踪和机器人的特征点定位,从而为决策层和执行层提供了场地和目标信息。 全向视觉系统的图像质量和精度取决于二次成像过程中反射镜的特性,因此,针对比赛场地的特点和图像处理的要求,本文根据水平和垂直方向的成像原理,分析并得到了反射镜面特性曲线和水平、垂直方向畸变关于像素距离和实际距离之间的二阶微分关系。由此,从控制反射镜视场角出发,设计并实现了易于加工的常规双曲面反射镜；再从控制畸变出发,又设计加工了组合反射镜面。 在图像摄取方面,彩色信息具有非常丰富的视觉特性,但目前摄像机常用的彩色空间模型各颜色分量光照相关性较大,易产生干扰,因此要对原始的图像信息作预处理,先将目标识别转至YUV空间进行,再结合直方图去噪,经预处理的图像信噪比效果有大幅改善。 针对比赛场地中识别球、球门和标准参照物的颜色特征,研究了关于彩色图像多阈值分割的算法。所编制的相关软件功能达到了预期的识别目的； 全向视觉系统的图像处理效率是机器人决策和控制的关键。实时性不仅与摄像机和视频卡的采集频率有关,还在很大程度上取决于图像处理的算法。本着“空间换取时间”的原则,本文建立了颜色空间转换库和目标颜色分析库,并将繁复的浮点运算和迭代改为查表,提高了处理效率；同时,对传统的游程长度编码算法从扫描方式上加以改进：对中值滤波算法的中值判断上加以优化。这些算法的引入或改进,显著地提高了图像处理的速度。 在已建立的目标识别功能的基础上,依据场地上提取的特征点,关于特征点距离和角度信息,探索了机器人自定位的算法。