随着计算机视觉理论的不断发展,双目立体视觉测量技术被广泛应用于车辆测距、机器人避障、虚拟现实和军事领域。该技术使用两台参数相同的相机模拟人眼的视觉机制,获取同一场景中不同视角下的两幅图像并利用视差原理建立数学模型对三维场景中的深度信息进行恢复。在现有的双目立体视觉系统的研究中,大部分系统主要关注障碍物的识别,关于测距精度的研究较少。多数系统的参数是基于人为经验进行选择的,可以借鉴的理论依据较少。在实际测量过程中,系统需要根据待测距离与实际应用场景的限制选取参数。同时,无论障碍物的距离远近,其测距精度还会受到系统中左右光轴安装误差的影响,工程应用中需要对各种误差进行校正,以提高测距精度。本文以远距离测距系统的精度提高为目的,研究了双目立体视觉的基本原理,分析对比了现有双目立体测距的模型及其特点,在此基础上,主要研究了工程应用中提高远距离测距系统精度的方法。针对常用的平行式测距模型,研究了工程应用中左右相机光轴不平行导致的测距误差,利用几何光学原理,分析了误差存在时的焦距、基线距离、物距等结构参数对测距精度的影响,量化了测距模型的结构参数与测距误差之间的关系,以指导系统结构参数的选择。针对测距过程中左右相机光轴不平行的问题,本文采用基于极线几何约束的Bouguet图像校正算法对左右图像进行校正,以恢复出理想的平行测距模型。针对相机标定算法在室外远距离应用场景中存在的标定精度不高、模型建立不准确的问题,本文基于张正友标定算法,通过理论分析和多次室外实验,总结出系统在远距离标定时的约束条件,从而有效地提高了远距离测距系统的标定精度。实际系统由于制作工艺、安装误差等因素的影响,导致双目相机的参数很难保持完全一致,从而导致测量精度下降。本文对原有测距公式做出了修正,以适应不同相机参数情况下的测距,保证了远距离的测距精度,降低了测距误差。基于前面的研究工作,搭建了远距离测距实验系统平台,完成了相关软件算法的代码编写,并进行了相关实验与仿真,验证本文方法的有效性。测距实验结果表明,系统在距离小于60m时,测量误差小于3%;距离在60m至100m时,距离测量误差小于8%,有效地提高了远距离测距系统的精度。