为了实现机器人在弱纹理场景中的避障和自主导航, 构建了由双目相机和激光投点器构成的主动式双目视觉系统。对立体视觉密集匹配问题进行了研究: 采用激光投点器投射出唯一性和抗噪性较好的光斑图案, 以增加场景的纹理信息; 然后, 基于积分灰度方差(IGSV)和积分梯度方差(IGV)提出了自适应窗口立体匹配算法。该算法首先计算左相机的积分图像, 根据积分方差的大小确定匹配窗口内的图像纹理质量, 然后对超过预设方差的阈值与右相机进行相关计算, 最后通过遍历整幅图像得到密集的视差图。实验结果表明: 该视觉系统能够准确地恢复出机器人周围致密的3D场景, 3D重建精度达到0.16 mm, 满足机器人避障和自主导航所需的精度。与传统的算法相比, 该匹配方法的图像方差计算量不会随着窗口尺寸的增大而增加, 从而将密集匹配的运算时间缩短了至少93%。