路灯是城市道路基础设施中的重要组成,当夜晚或阴天等光线欠佳时为行人和车辆提供路况照明和导引,是保证道路安全的重要交通设备。但由于工业废气、汽车尾气、空气中灰尘等污染物附着在照明灯罩表面,造成路灯照明度下降,影响道路安全,因此需研制自动化路灯清洁装置对灯罩进行定期清洗。针对路灯自动化清洗中对灯罩空间位置信息的需求,开展基于双目视觉的路灯灯罩识别及定位系统研究,精确获得灯罩的空间位姿状态。论文重点从视觉平台搭建、双目相机立体标定、灯罩识别和灯罩定位等方面展开研究,主要研究内容为:（1）路灯识别定位系统总体方案设计。通过调研路灯安装参数,分析路灯灯罩的空间位置特点,确定路灯识别及定位的要求,即灯罩识别时间＜1s,在灯罩平面方向上的定位误差＜0.5cm,在灯罩深度方向上的定位误差＜1cm,提出采用双目视觉系统进行灯罩识别及定位,完成视觉传感器的选型,并确定其在路灯清洗车中的安装方位。（2）双目相机的立体标定。通过研究相机的成像模型,得到空间点与像素点的转换关系;根据相机的畸变模型,采用张氏标定法对双目相机进行立体标定,获得相机的内外参数、畸变系数和左右相机间的位置关系,为灯罩定位系统的准确性奠定基础。（3）路灯灯罩的识别研究。针对路灯灯罩图像采集过程中可能存在的噪声、光照过暗或过曝光的情况,分别选择双边滤波和直方图均衡化的方式对灯罩图像进行预处理,采用Canny特征检测提取灯罩特征信息;选用匹配效果最好、耗时最短的ORB+RANSAC算法进行灯罩的特征匹配。经过灯罩识别实验验证,选用的方法可使灯罩识别率达95%以上,识别的灯罩特征点个数＞20,且识别时间＜1s,满足灯罩的识别要求。（4）路灯灯罩的定位研究。针对相机制造、安装过程中存在的误差问题,采用Bouguet立体校正对灯罩图像进行处理,使两成像平面共线且行对准,采用立体匹配计算两幅图像的视差。通过三维重建获得灯罩的形心坐标,并进行灯罩空间姿态的估计,完成灯罩的准确定位。实验结果表明,该方法在灯罩平面方向上平均误差为0.66mm,最大误差为2.65mm;在灯罩深度方向上平均误差为4.49mm,最大误差为9.43mm,满足路灯灯罩定位的要求。