关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状

④强调场景与任务的约束，建立适用于不同场景和任务的双目立体视觉系统的标准和方法。

3.2 双目立体视觉的国内外发展动态

双目体视目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。

目前在国外，日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目体视的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比短阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对动方式未知的目标的自适应跟踪。该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志，无需摄像机参数。

日本奈良科技大学信息科学学院提出了一种基于双目立体视觉的增强现实系统（ar）注册方法，通过动态修正特征点的位置提高注册精度。

日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器人动态行长导航系统，为机器人根据实时情况建立实时地图从而实现障碍物检测。

日本冈山大学使用立体显微镜、两个ccd摄像头、微操作器等研制了使用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统，用于对细胞进行操作，对钟子进行基因注射和微装配等。

麻省理工学院计算机系统提出了一种新的用于智能交通工具的传感器融合方式，由雷达系统提供目标深度的大致范围，利用双目立体视觉提供粗略的目标深度信息，结合改进的图像分割算法，从而实现在高速环境下对视频图像中的目标位置进行分割。

华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位及导航。

在国内，浙江大学机械系统完全利用透视成像原理，采用双目体视方法实现了对多自由度机械装置的动态、精确位姿检测，仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标，信息量少，处理速度快，尤其适于动态情况。

INDEMIND公司基于双目立体视觉，开发了一种针对商用和家用服务机器人的视觉导航技术，在算法和硬件上，提出了一套自研的VSLAM算法和集合多种视觉传感器的一体化模组，可以实现机器人视觉定位、语义识别、语义建图、避障、交互等多种功能。

东南大学电子工程系基于双目立体视觉，提出了一种灰度相关多峰值视差绝对值极小化立体匹配新方法，可对三维不规则物体（偏转线圈）的三维空间坐标进行非接触精密测量。

哈工大采用异构双目活动视觉系统实现了全自主足球机器人导航。将一个固定摄像机和一个可以水平旋转的摄像机，分别安装在机器人的顶部和中下部，可以同时监视不同方位视点，体现出比人类视觉优越的一面。即使在实际比赛中当其他传感器失效的情况下，仅仅依靠双目协调仍然可以实现全自主足球机器人导航。