大多数无人机采用的GPS/IMU组合导航系统虽能控制无人机飞行,但不能发现并识别空间障碍物信息,这无疑是无人机飞行中一个不可忽视的安全隐患。如何使无人机具有自主避障能力,保证无人机的飞行安全,已是目前中小型无人机应用中急需解决的主要问题之一。本文将双目视觉技术引入到无人机自主避障之中,研究无人机双目视觉系统集成、立体匹配、障碍物提取、障碍物距离测量等技术,以构建基于双目视觉的无人机障碍物识别与距离测量系统,为无人机自主避障提供技术支撑。本文的主要工作和结论如下:(1)双目立体视觉系统集成与标定:本文采用两个同型号轻型摄像机固定基线组成双目视觉系统,将其与无人机集成构建了无人机双目视觉系统;采用Opencv法实现摄像机标定,视频帧截取与立体校正,并用实验验证了本文集成方案的有效性及标定与图像预处理方法的可行性。(2)双目立体匹配:构建了一种Fast与Sift相结合的立体匹配方法,并采用多线程方式编程实现,极大提高了影像匹配效率。实验结果表明,该方法能满足无人机避障的需求。(3)障碍物提取与距离量测:本文给出了一种采用轮廓检测与图像分割相结合的障碍物自动提取方法,取得了较好的障碍物检测效果,利用三角测量法完成障碍物的距离量测。实验表明本文方法可实现障碍物距离量测,且在采用多线程计算策略后,在时效方面能满足无人机避障的要求。(4)分别在室内多障碍物、室外建筑物、树木、多障碍物环境下进行无人机双目视觉距离量测与精度分析,结果表明本文方法的测量精度能适用于无人机飞行中的自主避障。