随着机器人领域的迅速发展,许多计算机视觉系统也得到了发展。立体视觉作为一种计算机视觉技术,它能够实现通过使用两个对齐的相机从场景中提取深度信息。而深度图像可以通过比较来自两个相机的对应像素的偏移来估计。但是,在实时立体视觉中,图像必须以合理的帧速率进行计算。实时立体视觉的移动机器人平台允许自主导航和提供深度的场景与环境互动。目前解决立体声对应问题成为研究热点,但现有的开发用于实时移动机器人平台的解决方案,其计算能力和硬件非常有限。在本论文中,我们提出了一种低成本的立体视觉系统,能够以30Hz的帧率从运动物体中提取深度图像。本文所提出的方法是基于局部密集立体对应算法,其使用先前的前景提取来简化视差。此外,本文提出了一种基于权重均值的方法来提高视差图像的稳定性。本实验结果表明了所提出的方法的鲁棒性和良好的时间性能。