本文介绍: 通过精确的距离信息，系统可以预测潜在的碰撞风险并采取相应的避障措施。：与单目视觉相比，双目视觉不依赖于大量的训练数据集，因为它直接基于几何原理来计算深度，这在某些情况下可以减少对深度学习算法的依赖，降低计算资源的需求。：双目视觉在一定程度上不受光照条件的影响，即使在夜间或恶劣天气条件下，也能提供相对稳定的深度信息，这提高了无人驾驶汽车在各种环境下的可靠性。：双目视觉不仅提供深度信息，还可以辅助构建车辆周围的三维环境模型，这对于理解车辆所处的整体交通环境和进行更复杂的路径规划非常有用。
双目视觉在无人驾驶汽车中的应用主要体现在以下几个方面：
尽管双目视觉在无人驾驶汽车中有许多优势，但它也存在一些局限性，例如在摄像头位置和角度发生变化时，深度检测的准确性可能会下降。此外，双目视觉系统的设计和实现需要解决三维标定、图像校正以及实时处理等技术挑战。
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