高铁的运行速度快,路基地面的不平度对其运行的平稳性及使用寿命有着及其重要的影响。对于路面不平度信息的提取,可以为路面修整提供具体位置及不平度信息,对于高铁后期的修建有着重要意义。本文设计和搭建了一套路面不平度测量系统,实现了对路面不平度的测量,实验数据表明,本系统测量的精度较高,满足实际工程的需求。具体工作如下:（1）研究了双目视觉测距的原理,对其精度与系统结构进行了分析,优化了双目系统的结构参数,根据实际工况对实验硬件选型,搭建了不平度检测的小车作为实验平台。（2）基于张正友标定方法原理,利用C++语言调用OpenCV库编程,实现了双目相机程序自动标定获取相机的内外参数和畸变系数。通过重复实验,探究出了标定图像张数与标定板的倾斜角度对提高标定精度的最佳参数,与随意采集标定板图像的标定结果对比,标定精度有了较大提高。（3）研究了图像匹配及三维测距的方法,通过半全局块匹配算法对左右相机图像进行匹配和视差计算实现三维测距,完成了路面三维信息的提取。通过C++语言调用点云库编程,将路面的三维点云进行降噪与稀疏化预处理后,采用随机抽样一致性算法拟合出平面。通过设计实验验证了本系统测距的精度以及平面度测量精度,实验数据表明,本文所设计的系统测量精度与拟合的平面精度较高,能够满足实际工程需求。（4）针对路面点云特征不明显,提出了一种路面点云的拼接方法:在前后路面公共区域放置一定数量标识圆盘,采用霍夫变换提取圆盘圆心坐标信息,根据前后路面圆心的三维坐标,采用奇异值分解算法求解出前后路面拼接的转换矩阵,求取的转换矩阵作为NICP算法的初始值,通过不断迭代与优化,完成了精准匹配。实验数据表明,拼接后的不平度测量精度满足工程实践。最终,本文以Visual Studio 2019为平台,C++语言调用OpenCV图像库和点云库,编程实现了各个功能模块,实现了双目视觉对路面不平度的测量,同时通过微软基础类库编程,完成了人机交互界面的设计。