摘要
随着自动驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，环境感知作为其核心技术之一，近年来备受关注。
车载双目视觉环境感知系统利用双目相机模拟人类视觉，通过获取场景深度信息，实现对周围环境的理解，为车辆安全行驶提供可靠保障。
本文首先介绍车载双目视觉环境感知系统的基本概念，阐述其工作原理和系统组成；其次，对近年来国内外在立体匹配算法、目标检测与识别等关键技术上的研究进展进行综述，并分析比较各种方法的优缺点；接着，探讨了基于双目视觉的环境感知系统实现过程，包括硬件平台搭建、软件系统设计以及系统性能测试；最后，总结了当前研究中存在的问题，并展望了未来的发展趋势。
关键词：环境感知；双目视觉；立体匹配；目标检测；深度学习
近年来，随着人工智能、传感器技术和计算机视觉的快速发展，自动驾驶技术取得了显著进步，并逐渐从实验室走向实际应用。
环境感知作为自动驾驶技术的关键环节，其主要目标是使车辆能够全面准确地感知周围环境信息，包括道路边界、交通标志、车辆、行人等，以便做出安全可靠的行驶决策。
车载环境感知系统主要依赖于各种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。
其中，双目视觉系统由于其成本低廉、信息丰富等优点，成为环境感知领域的研究热点。
双目视觉系统模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机同时拍摄场景图像，通过三角测量原理计算出场景深度信息，进而实现对环境的三维感知。
车载双目视觉环境感知系统主要包括以下几个关键技术：相机标定、立体匹配、目标检测与识别等。
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