为提高无人车识别前方行人及车辆的识别速度和准确性,提出了一种激光扫描双目立体视觉成像方法。针对现有匹配方法抗干扰能力弱,不能快速高效的识别出物体的间距,并且误差太大等不足,提出了基于激光线的强特征点匹配方法。此方法模拟人的双眼观察车前环境。采用激光扫描模块和双目视觉结构构建双目立体成像系统;利用扫描到物体上的激光线作为左、右视图的强特征线索进行双目视觉匹配,从而进行物体的深度测量感知。本文选择张正友相机标定方法对相机进行立体标定,获得双目视觉成像系统的参数,对左右相机图像进行立体矫正后,把激光线扫描光作为像素匹配的强特征进行双目相机匹配。对比被动视觉的双目匹配,本方法可以实现快速匹配测距,并且具有较高的准确度。通过主动双目视觉获得特征点的双目视差后,根据双目视觉理论可计算获取前方物体的三维点云数据。本文实验首先在室内环境下探讨激光扫描双目视觉成像系统的参数变化对物体测量深度值精度的影响;然后选择精度最高的系统参数在室内环境下对实际目标物体进行三维重建实验;最后在室外环境下进行实验,本系统目前采用的红光谱段激光能够有效的重建出目标表面弧度,但因室外光强的原因,在白天光线较好的情形下,探测目标具有有限,存在一定的局限性。在暗照度光照条件下,测量台阶深度相对误差约为1.9%,台阶间距相对误差约为0.5%。调整硬件配置,采用可见光激光,分别在室内和室外进行实验。红外谱段激光与滤光片的配合使用,对室外光强的适应性有所提高,相对误差率降低到0.4%,提升了同等条件下目标探测距离的局限性。本文研究和实验表明,本文提出的激光扫描双目视觉成像系统具备前方目标测距功能,因激光线强特征匹配的优势,能够加快双目匹配速度,具备在无人驾驶系统中应用的潜能。