为了解决液压支架护帮板在收回过程中的空间姿态测量问题,提出了一种基于深度视觉原理的多传感器融合护帮板空间姿态测量解决方案。该方案通过FAST算法提取特征点,采用领域搜索算法优化特征点,基于护帮板姿态解算模型采用深度相机和倾角传感器相融合的方式进行姿态解算。结果表明:特征点在经过模型优化后,准确度提升25%,液压支架护帮板偏航角的平均解算误差为0.68°,横滚角的平均解算误差为1.31°,俯仰角的平均解算误差为0.82°,护帮板空间姿态角度解算最大误差为1.91°,护帮板空间姿态角度解算最小误差为0.57°,满足井下护帮板姿态检测要求。该方法不易受到环境的干扰,便于获取护帮板在三维空间中的姿态,不但可用于液压支架护帮板空间姿态测量,而且在其他领域视觉测量技术中也具有较好的普适性。