本发明公开了一种基于双目视觉和深度学习的车辆避障方法：获得车辆前方的RGB图；获取车辆前方的深度信息图；预测得到可行驶区域分割结果；信息融合优化可行驶区域；摒除可行驶区域部分的深度信息，生成深度障碍主视图；获取车前三维空间中的障碍分布情况，并依此得到鸟瞰障碍散点图；对鸟瞰障碍散点图进行密度聚类，去除噪声；对鸟瞰障碍散点图进行欧氏距离变换并设置自适应阈值，将前方地图分为安全行驶区域和危险区域；通过鸟瞰安全行驶区域图和视场角边界信息构建用于路径规划的地图；使用动态窗口法结合用于路径规划的地图进行避障路径规划；根据避障路径轨迹计算期望速度与期望打角并下发控制系统。本发明还提供了相应的电子设备。