获取工作场景周围物体的详细信息是室内服务机器人进行运动规划和完成具体工作的基础,是实现室内服务机器人智能化的关键。对工作环境中物体的类别、位置和距离信息的获取可以让室内服务机器人针对得到的目标信息做出合适的反应。为了使室内服务机器人实现同时获取特定目标的类别、位置和距离信息的功能,本文对双目立体视觉技术与目标检测技术进行深入研究,结合室内服务机器人的工作场景和实际的应用需求,设计并实现了可在嵌入式系统上运行的基于双目视觉的室内目标检测与测距系统。本文的主要工作如下:1.基于摄像头的成像和双目立体视觉测距的原理,结合双目立体视觉测距的需求,选择合适的摄像头标定方法对双目摄像头进行标定,并使用标定得到的双目摄像头参数对双目图像进行立体校正以满足立体匹配算法的使用要求。2.对双目立体匹配算法的应用场景适用性进行研究,分析不同立体匹配算法的优缺点。为了提升立体匹配算法的抗噪声能力,保证在具体应用场景下算法的适用性和测距的准确性,对基于Census变换的立体匹配测距算法进行了有针对性的改进。主要改进在于:优化Census变换计算方法,采用设置阈值的方式选择Census变换的参考值,提升算法的抗噪声能力;在初始匹配代价中融入图像梯度信息,提升立体匹配效果;减少代价聚合路径提升运行效率;优化测距视差的选取,提升测距的可靠性。3.对目标检测算法进行研究,针对室内服务机器人实时检测和测距需求,综合考虑整个目标检测与测距系统的实现难易度和运行效率,本文采取了合适的轻量目标检测算法。从开源的MS COCO数据集中筛选常见室内目标种类制作新的数据集,训练目标检测模型并对模型进行评估。4.整合系统实现获取目标位置和类别的同时获取距离信息,完成嵌入式部署并进行实验分析。通过Open CV调用模型实现目标检测功能,减少在嵌入式设备部署时的环境依赖。模拟室内服务机器人的工作场景,对系统的目标检测效果与测距准确性进行实验验证,并测试系统在嵌入式设备上的运行效率。实验表明,本文设计的系统实现了预定的设计目标,使用制作的数据集训练得到模型m AP为53.8%,在5米内的测距误差小于6%,在嵌入式设备的平均运行速度可达27FPS,满足室内服务机器人在室内场景应用的需求。