本文以Marr的视觉理论为基础,对移动机器人的双目立体视觉技术进行了研究,其目标是在机器人移动过程中,利用机器人上安装的左右两个摄像机拍摄的图像,为机器人提供感兴趣目标的深度信息及空间三维坐标。 文中重点对双目立体视觉系统的摄像机标定、立体匹配、三维坐标恢复三项最重要的技术进行了研究。在摄像机标定方面,考虑到摄像机随机器人移动的特点,先采用经典的张氏标定法完成摄像机静止状态下的初始标定,并设定摄像机的内参数不变;在移动过程中采用基于基本矩阵和本质矩阵的自标定技术以确定摄像机的运动参数。在立体匹配部分,重点研究了区域相关匹配和基于特征的匹配两种类型的匹配算法。前者以左右模板内灰度分布的互相关程度作为基本匹配准则,同时结合多个约束条件做多重判断,提高匹配速度和准确性。后者以Harris角点作为待匹配的特征点,按由粗到精逐步匹配的思路,先由相关性得到初匹配结果,该结果中不可避免的存在误匹配,在此基础上采用最小中值法完成基本矩阵的估计,根据基本矩阵描述的外极线约束去除误匹配,得到一个更为精确的匹配结果。在完成了摄像机标定和立体匹配后,采用最小二乘法求解投影方程组得到空间点的三维坐标值。 本文针对双目立体视觉系统中的各项关键技术,包括图像滤波、特征点提取、摄像机标定、基本矩阵计算、立体匹配、三维坐标计算等进行了方法研究和软件仿真实验,验证了所采用方法的正确性和可行性。为开发研制实用的移动机器人双目立体视觉系统奠定了基础。