ステレオビジョンとは、2台以上のカメラを用いて対象物を異なる角度から撮影し、その画像のズレ（視差）から対象物までの距離や3次元形状を測定するコンピュータビジョンの技術です。人間の両眼立体視と同じ原理を利用しており、自動運転やロボットのナビゲーション、3次元復元など、空間認識が求められる多様なAIシステムで広く活用されています。
ステレオビジョンとは
ステレオビジョンとは、複数のカメラから得られる画像の視差（左右の視界のズレ）を利用して、対象物までの距離（奥行き情報）を測定し、3次元空間の立体的な形状を認識するコンピュータビジョンの技術です。
詳しく解説
ステレオビジョンは、人間の「両眼立体視」と同じ仕組みに基づいています。2台のカメラ（ステレオカメラ）を一定の距離（基線長）だけ離して配置し、同一の対象物を同時に撮影します。このとき、左右のカメラ画像における対象物の位置の違いを「視差」と呼びます。幾何学的な三角測量の原理を用いることで、視差の大きさから対象物までの距離を算出することができます。視差が大きいほど対象物は近くにあり、視差が小さいほど遠くに存在することになります。得られた距離情報は、画素ごとに奥行きを表した「深度マップ」として表現されます。近年のAI技術（ディープラーニングなど）の発展により、左右の画像から特徴点を高精度かつ高速にマッチングさせることが可能になり、リアルタイムでの高度な3次元復元の精度が飛躍的に向上しています。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、以下のような分野が挙げられます。1. 自動運転および運転支援システム：前方の車両や歩行者、障害物との正確な距離を検知し、衝突防止や自動ブレーキに役立てます。2. ロボット工学：自律走行ロボットやドローンが周囲の環境を認識し、障害物を避けながら目的地まで移動するためのナビゲーションに用いられます。3. 産業用ロボット：工場などでバラ積みにされた部品の3次元形状を認識し、正確にピッキングする作業（バラ積みピッキング）に応用されます。
似た用語との違い
ステレオビジョンと混同されやすい概念に「LiDAR」や「ToFセンサー」があります。ステレオビジョンはカメラ画像のみを用いる「受動的（パッシブ）センサー」であり、自ら光を照射しません。これに対し、LiDARやToFセンサーは赤外線やレーザー光を照射して反射が戻るまでの時間を測定する「能動的（アクティブ）センサー」です。また、単一のカメラ画像からAIで奥行きを推定する「単眼深度推定」もありますが、ステレオビジョンは2つの視点による幾何学的な計算に基づくため、絶対的な距離の測定精度において優れています。
注意点
ステレオビジョンの限界として、以下の点に注意が必要です。まず、左右の画像で同じ特徴点を見つける「ステレオマッチング」に依存しているため、テクスチャ（模様）のない真っ白な壁や、暗闇など特徴点が乏しい環境では測定精度が著しく低下します。また、強い逆光や霧、雨などの悪天候でもカメラ画像が不鮮明になり、エラーが発生しやすくなります。さらに、カメラ間の距離（基線長）が固定されているため、測定できる有効な距離範囲には限界があり、極端に遠方にある対象物の距離を正確に測定することは困難です。