随着计算机视觉技术的不断发展，立体视觉得到越来越广泛的应用，尤其是双目立体视觉，具有结构简单、使用方便、速度快、精度高等诸多优点，被广泛应用于工业检测、物体识别、机器人自导引、航空航天、及军事等领域。基于双目立体视觉原理的立体视差测距方法是一种三维测量、获取三维场景距离信息的重要方法，因而对其进行研究具有很重要的应用价值。本文针对机器人避障问题进行场景物体深度测量和估计等若干问题进行深入研究。 论文基于双目立体视觉系统，重点讨论了双目立体视觉深度测量模型、摄像机标定、立体匹配和深度信息恢复等。在双目立体视觉深度测量模型方面，介绍了场景物体深度测量的原理，阐述了研究的方向；在摄像机参数标定方面，根据坐标关系对各种摄像机标定做了详细阐述。双目视觉立体匹配是寻找同一目标点在两幅图像中的成像位置，这里采用SIFT(Scale Invariance Feature Transform)算法提取目标物体特征点，然后通过改进后的匹配算法进行寻找匹配特征点；深度信息恢复是通过找到匹配的目标物体特征点的视差，利用空间几何关系，计算出目标物体的深度，这样就构建了一套完整的机器人双目立体视觉深度恢复系统。 系统实现方面重点介绍了图像采集系统的软硬件设计，设计了一套基于嵌入式的图像采集系统，完成了深度恢复算法在嵌入式linux平台的移植。最后总结了全文所取得的成果，及对本课题未来发展方向做了展望。