双目立体视觉作为计算机视觉的重要分支之一,其通过模拟人类视觉感知客观世界,广泛应用于机器人导航、三维非接触测量及虚拟现实等领域。因此,对基于双目立体视觉的三维重建及其在机器人路径规划中的应用研究具有一定的理论价值和十分重要的现实意义。本论文将围绕双目立体视觉相机标定技术、图片预处理技术、立体匹配与三维重建技术以及机器人路径规划技术等重难点问题展开研究,论文的主要工作包括以下几个方面。深入研究了相机的成像模型,并通过建立四个相关坐标系和它们之间的转换关系,形象具体的描述相机的成像过程。对比分析双目相机的标定方法,确定张正友棋盘标定法作为本文的标定方法,并且利用最大似然估计对该标定算法进行了优化。根据标定结果,对镜头畸变进行校正,并完成了双目立体校正。在图像预处理方面,为消除或减弱图像噪声和图对间的亮度差异对立体匹配产生的影响,分别运用均值滤波和高斯滤波消除椒盐噪声和高斯噪声,直方图均衡化平衡图对间的亮度差异,图像锐化使图像的边缘变得清晰。详细对比了分析典型的几种立体匹配算法,并对匹配窗口对立体匹配的效果进行研究。针对机器人路径规划的应用场景,提出了一种基于阈值分割的去除地面干扰物和背景的算法,有效地提高了机器人对障碍物的识别能力。在三维重建方面,深入研究Delaunay三角剖分技术,并阐述Lawson算法的实现过程,并基于OpenGL对场景表面完成了三维重建。搭建了双目视觉硬件系统,建立了车载立体视觉系统的空间几何关系,并对界面进行了开发。通过设计机器人路径规划实验不仅验证了前面的双目视觉系统,而且阐述了双目立体视觉在机器人导航中的实际应用效果。