视觉提供了大量丰富的空间信息,双目视觉避障技术是计算机视觉发展的主要方向,越来越多的科技研发都在开拓与融合这一先进领域。使用双目视觉技术感知周围环境信息实现自主移动平台的安全避障,具有成本低廉、操作便捷且准确性高的特点。本文利用双目立体视觉方法,设计研究了一种运用双目视觉相机对障碍物进行检测分割和路径规划的方法。主要工作如下:（1）依据摄像机成像原理使用张正友法标定摄像机模型。选用实验硬件设备,拍摄合适的棋盘格标定物图像,先使用张正友法对单目相机进行标定,获取两个摄像头各自对应的最优内部参数,再依据两个摄像头的位姿参数求解双目相机的外部参数,最后利用这些参数实现双目校正以获取平行双目模型。（2）对当前立体匹配的方法分析后,构思了一种基于自适应权重抗噪声的双目立体匹配的方法。在初始代价匹配阶段,为了减少噪声对立体匹配精度的影响,本文以十字均值的双边滤波器为基础,设计了一种基于自适应权重的抗噪声Census变换的方法,并通过映射函数控制异常数值,增强了 Census变换的抗噪声性能,提升了单个像素匹配代价的鲁棒性。（3）对V视差图使用霍夫变换拟合地面视差线、获取相机安装参数,将这些参数带入到柱状像素算法模型中,完成障碍物区域和可通行区域的分割。同时,针对柱状像素算法检测结果没有关联的问题,本文利用DBSCAN聚类算法完成了两米内障碍物的聚类分割;并将基于V视差和随机采样一致性算法得到的可通行区域与柱状像素的可通行区域进行了对比分析,验证了柱状像素的可通行区域的优势。（4）对人工势场法进行分析研究与改进,增强了无碰撞抵达目的点位置的能力,改善了传统算法中出现局部最小值的问题;同时,分析研究了 A*算法的改进方法,删除了路径中间的多余节点,避免了斜插障碍物的顶点,增强了路径的安全性和搜索效率。针对两种算法各自的优点,将两种算法相融合,融合算法的仿真结果表明,可以实现移动平台对未知障碍物的动态避障,获取最优光滑路径。