随着计算机视觉技术的不断发展,双目立体视觉凭借精度可靠、结构简单、成本低廉等优点得到了广泛运用。搭载立体视觉系统的移动小车能够高精度、快捷的实现对周围环境的感知,在巡逻安防、楼道检查、未知环境的探索等领域有着广泛的应用。但在如今越来越复杂的工作环境下,传统的基线固定式车载双目测量装置的使用场景越发局限:在进行近距离的测量时（例如排线检查）,物体距离过近或偏向一方导致不在双目视觉系统的公共视场内,无法进行图像匹配;物体距离过远不在镜头景深内,导致成像模糊,造成像素提取误差;在不同的距离处,基线会产生波动的测量误差等。配置了固定基线双目视觉的小车此时需调整自身的位置,直到满足测量条件,流程复杂,有时会受到环境的限制,如在狭小空间内无法调整至合适的姿态从而不能进行测量,并且选取不同的基线值所得到的测量结果也会产生差异,表明基线的大小对双目立体视觉系统的测量精度会产生影响。为了使小车能适应多种工况下的信息测量并提高测量的精度,本文研究了基线距离可动态调整的车载双目立体视觉测量系统,该系统通过调整车载双目视觉的基线距离,使得小车无需移动或转动,高效、便捷地使系统满足测量条件,同时对应不同的工作距离调整合适的基线,减小基线的测量误差。具体工作内容及创新如下:（1）针对双目相机基线距离调整时产生的镜头畸变问题,本文分析了摄像机成像模型,通过标定获得摄像机内外参数,矫正了镜头的畸变,完成图像对的立体校正,并对误差进行了分析。建立了双目立体视觉成像精度模型,分析了摄像机的焦距和系统基线对测量精度的影响。给出了基线对于X、Z方向的测量误差关系曲线,得出在不同场景下实现最高精度的基线调整策略。探讨了基线与系统的视场、景深的关系,给出了基线调整的参考范围。通过基线的调节使得系统在X、Z方向达到系统所能达到的最高精度,在不移动小车的前提下能够保证物体在公共视场和景深内,提高了像素提取精度。（2）对立体匹配中的关键技术和一些立体匹配的算法做了研究,分析了各自的优缺点,并生成视差图做了效果对比。在局部立体匹配算法的基础上,针对其在图像边缘及图像不连续区域附近匹配精度不高的缺陷,通过对图像进行边缘提取,预先进行特征点的筛选,然后建立一种自适应的图像匹配窗口,在筛选出来的像素点间进行二次筛选,对窗口内的所有像素利用灰度值和差的算法进行匹配代价计算,得到最优视差值,并与传统固定匹配窗格生成的视差图做了对比,改善了图像边缘及图像不连续区域的匹配情况,减少了视差图空洞。（3）实物研制与实验平台搭建:本文设计并研制了基线可动态调整的车载双目视觉系统实物,并将该系统搭载在小车上;同时本文开发了基于PC端的实验平台,该平台可实现小车移动控制、双目视觉基线调整控制、图像远程采集等功能,通过将采集到的图像在PC端上实时显示,进而展开多次基线调整的精度实验。