障碍检测技术作为室内机器人系统中一项集软、硬件为一体的关键技术,对机器人是否能够完成既定功能有着决定性的影响。复杂多变的室内环境决定了这种室内机器人要能够准确地检测和躲避障碍物,这也是目前这类室内移动机器人仍然造价较高,还难以得到普及的重要原因。通过非接触式的技术来检测障碍是当前的主流方向,主要有超声波、红外探测和激光测距等具体实现,超声波和红外技术对于反射信号面积较小的物体性能不佳,激光扫描面积大,精度高,但由于成本高昂,一时难以普及。因此,需要一种低成本,满足实际工作场景要求的检测系统。为此,本文设计并实现了一种基于视觉成像技术的障碍物检测系统。本文的主要工作与创新在于:在调研分析当前主流的室内机器人障碍检测技术优缺点的基础上,本文实现的系统基于双目视觉技术,结合低成本、高准确性的总体要求,采用“张正友标定法”完成了对基于嵌入式双摄像头的图像畸变的预处理操作,获取了后续图像处理所需的摄像头的高精度的参数。本文通过调研选择基于低成本、高集成度、功能齐全、操作简便的树莓派平台来完成设计。文章通过使用畸变消除算法和双边滤波方法完成了对摄像头采集的原始图像的预处理。本文结合应用场景的特点,对比了两种匹配方法,并通过实际的测试结果选择更适合本文所提出的场景的方法。通过不断的测试和参数调整,最终的结果表明文章提出的系统能够以超过95%的精度提取250mm～500mm范围内障碍物的距离信息。基于此测试结果,本文接下来在考虑实际场景及室内移动机器人平台的特殊性的基础上,提出了分区域进行障碍物检测的方法,该方法通过对匹配得到的特征点的三维坐标信息作进一步处理来辅助机器人实现对障碍物的检测和躲避,实际场景的测试结果验证了该方法的有效性。针对室内机器人进行障碍检测面临的挑战和问题,在确保低成本、高准确度的条件下,本文完成了基于嵌入式平台的双目成像障碍物检测系统的设计与实现,实现了对特定范围内障碍物距离信息的准确检测功能,获取了辅助机器人完成避障功能所需的有效数据。