随着人工智能和智能制造技术的快速发展,人们对移动机器人的应用需求逐渐增多,要求逐渐增高,但由于多方面的因素,移动机器人的避障问题仍是阻碍其大量推广的主要原因,因此本文利用双目立体视觉技术对移动机器人的避障进行了研究。首先,对当下移动机器人技术的发展和应用做了阐述,并重点对双目立体视觉技术、障碍物检测识别、移动机器人避障三大部分的研究进展进行了分析总结,结合自动驾驶对现有方案进行了研究,并在此基础上建立本文的技术方案,利用系统工程思想对方案进行模块分解,按步骤依次研究并实现。其次,搭建了研究所需的软硬件开发平台,利用开发平台完成一系列研究工作。先建立了双目立体视觉坐标系并进行相互之间的转换;针对双目镜头畸变,建立非理想状态下的非线性畸变成像模型;接着对张氏标定法的原理进行了推导,并利用固定的双目相机拍摄自制棋盘格进行标定,针对误差问题进行优化,获得了准确的标定参数。双目相机拍摄的图像包含丰富的信息,为了使图像更好地被利用,需要进行加工处理,因此本文对多种图像处理技术进行了研究,包括灰度转换、灰度值均衡化、滤波去噪、图像锐化与边缘检测以及图像分割技术,并且使用双目图像进行了实际处理实验,为提升图像特征、加快处理效率、研究障碍物分割识别提供了参考;之后完成对双目图像的立体校正,得到极线约束下的双目图像,为立体匹配做好准备。再次,针对设置的随机路障行驶场景,依据立体匹配的组成要素选择了BM算法和SGBM算法,对SGBM算法的改进原理进行了研究,并基于Open CV实现了立体匹配,获得了深度视差图,完成了目标物测距;之后进行了SAD匹配窗口实验,针对不同窗口的匹配效果选择了适用场景下的最佳窗口;为了验证测距的可靠性进行了不同场景下的多组测距实验,证明了测距的有效性。最后,利用双目测距系统对随机设置的三组路障行驶环境进行了障碍物信息采集,并依据障碍物的深度和宽度建立机器人坐标系下的二维地图,采用路径规划和避障策略完成避障测试。经过三组实验和仿真验证了本文方案的可行性。