基于双目立体视觉的自主导航车运行环境识别的综述报告自主导航车（AutonomousNavigationVehicle）是一种能够自主实施行驶、探测环境并做出响应的车辆。为了在自主导航过程中更好地识别运行环境，立体视觉已被广泛应用。本文将针对基于双目立体视觉的自主导航车运行环境识别综述现有研究成果，包括核心技术、优缺点以及未来展望。1.双目立体视觉技术简介双目立体视觉是通过两个摄像头（左右眼）同时拍摄同一物体，通过其视差计算出物体距离的一种方法。在自主导航车运行过程中，通过立体视觉技术可以实现图像深度信息的获取，进而精确识别运行环境。具体地说，基于双目立体视觉的自主导航车可以通过视差实现物体大小、距离和形态的高精度测量，从而开展含有深度参数的场景分析，识别和避免障碍物、行人以及其他车辆等。相对于单目摄像头，双目摄像头的立体视觉优势在于充分利用两个摄像头的不同位置信息，提高精度和鲁棒性。2.基于双目立体视觉的自主导航车运行环境识别的核心技术（1）相机标定为了对距离进行精准测量，双目立体视觉系统需要进行相机标定。标定过程中需要测量相机固定的内部参数及其相关外部参数，通过这些参数去计算立体视觉图像的视差信息。其中内参指相机内部的参数，如焦距、主点等；外参指相机的位置、朝向等。（2）立体匹配双目立体视觉的核心就是计算图像间的视差。视差是左右相机在拍摄同一物体时，物体在左眼和右眼中的位置差异。立体视觉中常用的计算视差的方法有局部匹配方法、全局匹配方法和基于深度学习的方法。（3）深度计算通过视差与已知参数，可以计算出目标物体的距离。常用的深度计算方法有三角测量法、基于深度学习的反向传播算法以及基于最小二乘的直接法等。三角测量法是双目立体视觉获得深度值最常用的方法，通过计算相机和目标之间的空间关系得出深度值。3.基于双目立体视觉的自主导航车运行环境识别的优缺点（1）优点①距离精度高：双目立体视觉通过相机标定、深度计算和立体匹配等方法可以高精度地获得目标物体的距离。②鲁棒性强：双目立体视觉可以利用相机的位置信息、视差信息等多种信息来实现目标物体的测量，从而提高了鲁棒性。③适应性强：双目立体视觉适用于室内外各种环境中，对于夜间、光照复杂等情况有很强的适应性。（2）缺点①硬件成本高：利用双目立体视觉进行环境识别需要两个摄像头，增加了硬件成本。②较大的计算量：由于双目立体视觉需要进行图像匹配等操作，所以其计算量较大。同时，双目立体视觉需要进行精确的相机标定，误差可能会导致识别效果差。4.基于双目立体视觉的自主导航车运行环境识别的未来展望目前，基于双目立体视觉的自主导航车运行环境识别已经被广泛应用，并且已经形成成熟的技术架构。未来，双目立体视觉技术将有望得到进一步优化，形成更加高效和简洁的算法。例如，未来双目立体视觉技术可以更加深度地结合深度学习等技术，通过建立更加精准的神经网络模型来实现运行环境的实时分析，进一步提高导航车的行驶精度和鲁棒性。此外，关于双目立体视觉的投影方式和获取方法还有很多待探索的领域，例如像面阵相机、ToF相机和光学透明相机等，这些都可以用于提高双目立体视觉的效果和适用性。因此，未来双目立体视觉技术将会是自主导航车运行环境识别的一个重要研究方向。