具有自主飞行能力的小型无人直升机具有重要的军事、民用和科学研究价值,其在侦察,航拍,核化污染区的取样与监控等方面都能发挥至关重要的作用,有着广泛的应用前景。本文以小型无人直升机为研究对象,研究无人机在执行飞行任务过程中,对前方环境尤其是障碍物进行检测并提供实时的路径规划以避开障碍物继续飞行,使得无人机具有灵活的飞行能力而不会局限于同定的飞行环境和严格的飞行路线。本文主要针对两部平行放置的光学摄像头拍摄的图像,基于平行双目视觉原理,定义了以下处理流程来实现障碍物的检测:图像预处理,特征点检测,特征点匹配,三维重建及障碍物检测。该五个处理模块相互独立,可以比较容易地各自改进更先进的技术和算法来进行扩展和升级而不影响整个工程的应。本文主要采用了高斯滤波器对图像进行预处理,利用适合检测Edge和Corner的Harris算子作为特征点检测手段,以及基于区域相关的松弛法进行特征点匹配,从而完成三维重建,再采用了基于立体分层的点模型进行障碍物检测和路径规划。最后,本系统将输出分层之后的障碍物图像,障碍物信息的列表,以及如何避开障碍物的飞机飞行命令。通过最后的实验可以看到,本系统所检测出的障碍物信息和实际的障碍物信息相符,误差在可接受的范围之内,说明基于双目视觉的小型无人直升机障碍物检测方法具有良好的可靠性和有效性。