视觉系统是人类最重要的功能器官,人类所获得的大部分外界信息都来自视觉。视觉技术是当前机器人领域研究的一个热点。同人类一样,视觉是机器人获取环境信息最重要的来源之一。论文针对双目立体视觉的几个关键技术进行了研究。双目立体视觉是从两个角度观察同一个景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过成像几何原理计算图像像素之间的位置偏差(视差)来获取景物的三维信息。双目立体视觉技术的实现可分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建几个部分。在摄像机参数标定中,采用了一种介于传统标定方法和自标定方法之间的方法——张正友的基于平面标定模板的摄像机标定方法,用手工方法和Harris角点检测获取模板特征点的图像坐标,通过实验和计算获取摄像机的参数。立体匹配是寻找同一目标点在两幅图像中的成像位置,匹配特征的选取、匹配准则的确定、匹配算法的实现是立体匹配的三个重要步骤。针对具有圆形特征的目标,采用了改进的Hough变换检测圆的方法来精确地提取目标圆心特征,然后对左右图像所提取的特征点进行匹配。基于特征的立体匹配方法中,重点研究了SIFT特征点提取和匹配算法,并获得了匹配点的图像坐标。最后根据立体视觉基本原理,三维坐标计算方法,完成了三维坐标计算,将特征点的距离信息与激光传感器测距进行比较获得误差,并对误差原因进行了分析,最后根据测量结果生成了3D环境的深度图。论文利用VC++.NET、OpenCV进行了实验的算法编程。