双目立体视觉技术使用双目相机模拟人眼的视觉功能,通过间接获得同一场景的两幅图像,完成对客观世界三维场景的构建、识别和理解,其本质上是利用三角测量原理计算出左右像点对应在空间物点的真实坐标信息。本文的主要工作是在v-视差图识别特点的基础上,进行了基于双目视觉的室外半结构化路面检测算法研究和系统实现。提出的探测系统的算法体系得到的信息更为丰富,且可塑性强。算法可以将整个图像范围内的区域分为可通行区域和不可通行区域,利用双目视觉自身的测量优势,理论上还能够检测出障碍物与相机的距离。整体系统包括算法框架设计实现和硬件平台搭建两部分,围绕可通行区域检测技术做了以下研究:(1)基于双目立体视觉技术的可通行区域检测系统的算法框架设计和实现。深入研究了基于稀疏匹配的局部特征算法,实现了匹配优化,并与基于稠密匹配的全局算法进行对比;重点研究了v-视差图构建原理,并在此基础上使用随机抽样一致直线拟合算法以及路况阈值分类算法,完成对前方路况信息的分析和反馈;(2)基于嵌入式系统的硬件平台和软件开发环境搭建。主要包括了硬件平台,包括双目立体视觉系统、嵌入式处理平台、反馈系统以及供电系统四部分的选择和连接原理,以及基于Linux操作系统的软件编译环境的搭建方式。所使用的嵌入式平台采用韩国Hardkernel公司的Odroid-xu4处理器,还将程序移植到树莓派3代B型嵌入式处理器,用于测试比较两种处理器的运行性能;(3)对整个系统的户外测试实验。本文所研究的应用环境是室外环境,包括在强光和弱光情况下的走廊、人行道、拐道等可通行区域。本文详细讨论了所使用双目视觉系统的标定误差分析和测距误差分析,以及所提出的算法框架在各种场景下的检测效果,并测试了其分别在电脑和嵌入式平台的运行速度,最后给出了所有的数据分析和图像效果。本文致力于自主搭建一套可以用于室外道路检测的嵌入式系统,并给出了完整的设计方案,包括整体系统设计构架、硬件搭建方式、算法流程框架等,不仅建立了完整的理论体系,还将所设计的系统用于真实环境检测。实验证明,所提出的可通行区域检测技术一定程度上解决了环境适应性不好的问题,在无需样本训练学习的情况下,无论在电脑还是嵌入式平台上都能保证高效的识别准确率,达到实时检测的目的。