本发明公开了一种基于CBAM的单目无监督深度估计方法。深度估计是机器人实现对周围环境感知的关键技术之一，基于监督学习的深度估计方法将激光雷达等传感器得到的距离测量值处理后作为真值进行训练，但此过程会占用大量的人力和计算资源，因此其在跨场景中的应用很受限制。本发明在基于无监督学习的深度估计框架下，引入卷积块注意力模块并进行立体图像对的光度重建、视差平滑和左右视差一致性训练，对单目图像进行有尺度的深度估计。使用本发明所提出的方法，能够保留周围环境中物体的深度细节，并提高整体的深度估计精度，同时在跨场景下的泛化能力也能得到保障。