近年来随着中国经济的飞速发展以及神州5号、神州6号飞船的成功发射,深空探测将成为下一步研究的主要目标。目前已经制定的“嫦娥工程”要求在未来的一段时间内,以无人探测为主对月球进行巡视勘查。这就需要研究能实现自主导航的月球车,以适应月球上恶劣的环境,并对月球进行探测研究。本文将双目视觉技术应用于月球车上,以检测月球车前方的障碍物,为月球车的导航和避障提供必要条件。由于月球上主要障碍物是石块、坑和坡等,考虑到双目视觉对坑和坡测量具有一定的局限性,因此本文只对石块测量进行了深入研究。具体研究内容如下:(1)双目视觉系统的建立。本文比较了主动和被动两种视觉系统的优缺点,最终选择了系统简单、计算量少且技术成熟、应用广泛的被动双目视觉系统,并考虑月球车运行环境、选择相应的CCD和系统参数,建立了该系统。(2)双目视觉系统的标定。本文研究了自标定法和离线标定法,分析了各自的优缺点。针对目前特定环境下,选择了算法简单、标定结果稳定的离线标定法。为了使标定误差最小,采用最小二乘法对系统进行标定,并将标定结果——投影矩阵——进行了实验验证。结果是系统具有较高的标定精度,完全满足月球车研究需要。(3)图像的匹配。本文对现有的几种典型图像匹配算法进行了总结,比较了各种算法的适用环境以及优缺点。结合月球车的特定环境,采用了基于模板和特征点相结合的匹配方法,由于算法是依靠灰度进行匹配的,所以在图像灰度有一定变化的情况下,准确度较高;在图像灰度变化很小甚至没有变化的情况下,将产生误匹配。(4)加速匹配的对极几何约束。本文提出将对极几何约束应用到匹配过程中去,使匹配过程由原来的二维搜索变成一维搜索,大大缩短了匹配时间。(5)石块的测量。本文提出了一种类似于现实测量石块的方法——分割石块法,即先在图像中提取石块的边缘,并把石块边缘分成上下左右四部分,利用对极线加速匹配求得各个边缘极大点的坐标,然后得到石块的三维信息,很好的解决了遮掩问题和矩形石块的平顶问题。本文用Visual C++6.0编制了所有的算法,并验证了算法的正确性。