随着计算机视觉和AR技术的发展,人们对立体视觉应用的需求也越来越多,例如,特种车辆的辅助驾驶和无人工程车辆的辅助操控。特种车辆内乘者直接通过车内观察口观察车外情况具有较大的视野局限性,需要一套能够符合人体视觉习惯的视觉系统来提高观察范围和便利性。在危险环境下作业的无人工程车辆（如挖掘机）,也需要一套视觉系统能够实现远程高效遥操控作业。因此,本文提出并设计实现了一套头部姿态控制的视觉系统,该系统可以给乘者和驾驶者提供真实感较强的立体视觉、适应夜间行驶作业的红外视频和快速锁定观察目标的可变倍变焦视频。搭载相机地高速随动云台朝向始终与人体头部朝向保持一致,这是非常符合人体视觉习惯,使得系统具有较低的学习成本;此外,头部控制云台便可以解放出人的双手来做其他操作,能够极大地提高人员工作效率。本文提出了一种融合相机、陀螺仪、加速度计数据的多传感器人体头部姿态估计方法,设计并实现了多基准标记的立体检测靶,将基准标记码分别固定在检测靶的多个平面上,这样便可以分别检测各个平面标记码的姿态,然后利用各平面之间变换关系式分别将各平面的坐标系转换到统一的坐标系中,也即将各个平面所得姿态角数据转换到统一的世界坐标系下,这极大的提高了相机姿态估计可检测的范围,通过对相机捕获检测靶的图片进行处理便可以得到检测靶的姿态数据。设计并实现了6轴头部姿态采集模块和9轴头部姿态采集模块,包含两个模块的芯片选型、硬件电路设计与实现以及模块中软件的实现。最后用扩展卡尔曼滤波算法对相机图片姿态估计结果与头部姿态采集模块进行融合实现了多传感器的头部姿态估计。通过与传统方法所得的姿态数据进行对比分析,本文提出的多传感器姿态估计方法解决了累积误差的问题并降低了高频误差,同时还完全消除了磁干扰的影响。通过实验测试本文提出的姿态估计方法输出的姿态数据误差在±2°以内,系统随动控制的误差在±4°以内。另外,系统其他功能测试表明头戴显示器中立体视觉、上位机视频显示等系统其他功能也正常实现。最后,将本文所设计的系统应用在车辆上进行室外实验测试,测试结果表明本系统运行良好达到设计需求。