硬件选择:

Raspberry Pi 4: 它是一款功能强大的微型计算机，可以轻松地与各种传感器和摄像头配合使用。 双目摄像头: 例如选择Raspberry Pi相容的Arducam双目摄像头，双目摄像头可以捕捉到两个略有差异的图像，这对于空间测距非常重要。 算法:

使用**立体视觉（Stereo Vision）**算法来进行空间测距。这个算法基于从两个摄像头捕捉到的图像来计算深度信息。 对于目标识别，可以使用深度学习模型，比如YOLO或SSD。这些模型可以在Raspberry Pi上运行，但可能需要优化以提高性能。

在细化算法部分之前，请注意，使用YOLO算法在Raspberry Pi上进行实时目标检测可能会受到性能限制，因为YOLO是一个相对复杂的深度学习模型。为了改进性能，可以考虑使用YOLO的轻量级版本，例如YOLOv4-tiny。

接下来，我将展示如何使用Python和OpenCV库来实现使用YOLO进行目标检测的代码。

首先，确保你的Raspberry Pi已经安装了Python和OpenCV。可以使用以下命令进行安装：

下载YOLOv4-tiny的权重和配置文件。可以从YOLO官网获取，或者直接使用以下命令：

创建一个Python脚本，比如yolo_object_detection.py，并写入以下代码：

这段代码将使用YOLOv4-tiny模型对从摄像头捕获的图像进行目标检测，并在屏幕上实时显示结果。请注意，这是一个基本示例，根据项目需求，可能还需要进行进一步的优化和调整。 软件开发:

可以使用Python语言进行开发，因为它有丰富的库和工具，例如OpenCV可以处理图像和实现立体视觉算法，而TensorFlow或PyTorch可以用于运行深度学习模型。 可以编写一个交互程序，通过API的形式对外提供接口。使用Flask或FastAPI这样的Python库可以轻松创建一个简单的Web服务器和API。