检测障碍物是移动机器人导航技术研究的一个重要内容.本文研究并设计了一种应用到机器人障碍检测中的新方法--基于双目立体视觉的平面投影变换算法.此算法可以避免图像匹配和生成全景深度图.尤其适应地面相对平坦、地面颜色大体一致的室内或高速公路等环境.最后给出了将此方法应用到移动机器人上的结果.并在双摄像机平行放置的系统中进行了实验验证.主要内容包括平面投影变换和障碍物检测两部分：1.平面投影变换部分介绍了二维导航的一种新的方法,这种方法无需路面深度搜索和相机的完全标定.通常情况下有一种假设机器人运动在平坦路面上的假设叫做地平面约束,假设其中的一幅图像是参考图像,令所有的点都是地面上的点,变换另一幅图到参考图上,比较参考图像和变换图像,障碍物上的点由于具有高度所以存在一些视差而地面上的点则没有.通过两幅图像的相减我们可以得到非零视差区域即为障碍物区域.本文应用了伪投影相机模型,为障碍物检测提供了一个好的平面投影变换矩阵.2.立体视觉障碍物检测部分.本文设计了两种算法针对地面方程是否已知进行障碍物检测,这两种算法都只是返回障碍物是否存在于视线范围内的信息,不进行三维重建.它们的优点是能够基于求解线性方程快速的判断障碍物的存在,第一种方法应用地面信息,而第二种方法只假设地面是个真实的平面.理论上,基于路面上的两条平行线,用确定了的GP约束可以划分出障碍物区域,然而实际上在具有强烈的强度梯度的点周围不可避免的会存在误差,比如,地面纹理的边界附近.本文经过形态学滤波,去掉小区域(“视差”小的点),得到障碍物的可能区域.最后,通过真实图像实验结果表明,这种方法在实际场景中的效果是真实有效的.此方法摆脱了图像匹配中的问题且易于实现.证明了两摄像机平行放置时,左右图像的对应关系.