基于单目视觉和激光雷达的测距方法研究随着自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域的快速发展，精确的环境感知与测距技术成为关键研究方向之一。单目视觉和激光雷达作为两种主流的传感器，各有优势与局限性。单目视觉成本低、信息丰富，但缺乏深度信息；激光雷达测距精度高，但成本较高且受环境影响较大。如何有效融合这两种传感器的数据，提升测距的精度与鲁棒性，成为当前研究的热点问题。本研究围绕单目视觉与激光雷达的融合测距方法展开，重点探索基于特征提取、数据匹配和深度学习的多传感器融合算法。通过理论分析、算法设计与实验验证，旨在提出一种高效、可靠的测距方案，为实际应用提供技术支撑。研究成果有望推动低成本、高精度环境感知技术的发展，并为相关领域的工程实践提供参考。关键词：单目视觉，激光雷达，传感器融合，测距，深度学习
