无人机双目立体视觉实现自动避障
在无人机领域，双目立体视觉已经成为一种极其有价值的应用，它可以辅助无人机更快更好地识别周围场景，通过双目立体视觉识别来实现自动避障。
双目立体视觉（binocular stereo vision）是基于视差原理的机器视觉的一种重要形式，它利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，得到目标物体的三维信息。
如何实现无人机避障？
对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。
无人机避障的实现是通过将探测所得结果数据导入到自身避障模块，经过计算机的运算，得出避障飞行的指令。在避障模块相同的情况下，得到的信息就对避障效果起到了决定性的影响。
不同的探测技术会使无人机的避障能力有着截然不同的变化
红外或激光测距是目前应用最为广泛的无人机探测技术，但是由于它是通过信号来计算的，因此很容易受到外界因素的干扰，用于自动避障的功能并不是很合适。而双目视觉技术则不会受到太大的外界干扰，因此虽然该技术的难度较高，但是已经开始逐渐被应用到无人机避障技术中来。
图为维视图像的双目立体视觉机器人
双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。只有高精度的、易于处理的信息，才能在无人机避障上广泛应用。
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