摘要
道路障碍物检测是智能交通系统中至关重要的环节，对保障道路安全和自动驾驶技术的实现具有重要意义。
传统的障碍物检测方法依赖于单目视觉，易受光照变化和遮挡等因素的影响。
而双目视觉技术模拟人眼视觉机制，通过获取场景的深度信息，能够更加准确地检测障碍物，近年来受到越来越多的关注。
本文首先介绍了双目视觉和道路障碍物检测的基本概念，并概述了双目视觉障碍物检测系统的基本流程。
其次，对近年来国内外基于双目视觉的道路障碍物检测算法进行了详细综述，将其归纳为基于几何特征、基于深度学习和基于多传感器融合三大类，并对各类方法的优缺点进行了分析。
最后，对该领域未来发展趋势进行了展望。
关键词：双目视觉；障碍物检测；深度学习；多传感器融合；智能交通
1相关概念#1.1双目视觉双目视觉是一种模拟人类视觉系统来感知三维世界的方法。
其原理是利用两个相机从不同角度拍摄同一场景的两幅图像，通过三角测量原理计算出图像中每个像素点的深度信息，从而重建出三维场景。
与单目视觉相比，双目视觉能够提供更加丰富、准确的场景信息，尤其在深度感知方面具有显著优势。
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