立体视觉技术是机器视觉的重要研究方向之一，而双目立体视觉技术则是立体视觉的重要研究方面。双目立体视觉基于视差原理来模拟人眼处理景物的方式，利用三角测量原理，通过对同一物体的两幅或多幅图像进行分析处理来获取其三维信息，该方法适用范围广、实时性强，成为立体视觉领域的研究热点。在对机器人进行的各方面研究中，障碍物快速检测是实现机器人自主导航与避障的关键技术之一，因此，利用双目立体视觉技术对机器人障碍物检测进行深入研究具有重要意义。本课题主要对双目立体视觉的各项关键技术进行研究，对机器人前进过程中的障碍物进行初步定位，为机器人自主导航、避障奠定基础。针对如何通过双目立体视觉技术检测出机器人前进道路上的障碍物，本文研究内容主要包括以下方面：双目立体视觉系统的摄像机标定，图像对立体匹配，障碍物三维信息恢复等。精确的摄像机标定是实现立体视觉障碍物检测的基础，本部分详细介绍了摄像机标定的基本原理、常用摄像机模型和摄像机标定方法等，课题研究中采用改进的张氏标定方法进行摄像机标定，该方法过程简便、可靠性好、精确度高，标定出的摄像机参数基本能够满足双目视觉系统进行障碍物检测的需求。为了满足机器人检测障碍物的实时性要求，考虑到SIFT算子对于光照变化、尺度伸缩、旋转变换、外界噪声等具有良好的抗干扰性，本文选择基于SIFT算子的立体匹配方法，结合极线约束条件，将左右图像对中对应点的搜索空间由二维降低到一维，再利用128维的SIFT描述符对其进行匹配，降低了匹配时间、提高了匹配效率。双目视觉系统采用左右摄像机平行放置模型，即保证左右摄像机的光轴互相平行，所以在对立体匹配点进行三维信息恢复时，在投影变换矩阵的基础上，采用基于投影直线方程的方法来计算其空间三维坐标，简化了计算过程，有利于快速恢复出障碍物的三维信息。基于Matlab的仿真实验表明本文提出的基于双目立体视觉的机器人障碍物检测方法实时性较强、准确性较高，而且具有一定的通用性，可以应用到其它的双目视觉系统中，有利于后续研究的顺利进行。