双目视觉测距原理
根据双目视觉的测距原理，通常将其实现过程分为五个步骤：相机标定，图像获取，图像预处理，特征提取与立体匹配，三维重构。其中，相机标定是为了得 到相机的内外参数和畸变系数等，可以离线进行；而左右相机图像获取的同步性，图像预处理的质量和一致性，以及立体匹配（获取视差信息）和三维重构（获取距离信息）算法的实时性要求带来的巨大运算量，对在嵌入式平台上实现双目视觉ADAS提出了挑战。
双目摄像头的算法思路是先测距后识别：首先利用视差直接测量物体与车的距离，原理和人眼类似。两只眼睛看同一个物体时，会存在视差，也就是分别闭上左右眼睛 看物体时，会发现感官上的位移。这种位移大小可以进一步测量出目标物体的远近。然后在识别阶段，双目仍然要利用单目一样的特征提取和深度学习等算法，进一 步识别障碍物到底是什么。
因为视差越远越小的缘故，业内有观点认为，双目在20米内有明显的测距优势，在20米距离外，视差减小测距存在难度，可以用高像素摄像头和更优秀的算法来提升测距性能，该处是难点也是核心竞争力。