视觉导航技术是近些年来随着传感器技术、计算机技术和人工智能的发展而兴起的一个研究领域,基于双目视觉的导航技术在环境感知方面有着巨大的优势,成为智能车辆研究领域的热点之一,在军事和民用方面有着广阔的应用前景。针对室外环境下的智能车辆导航,根据获取的视觉信息正确识别出道路区域和非道路区域,并规划合适的路径是实现导航的关键。本文对基于双目视觉的智能车辆导航中的部分关键技术进行了研究,主要涉及视觉系统标定、道路检测、基于双目视觉的障碍物检测和路径规划等方面的内容。首先,采用基于线性模型的标定方法对视觉系统进行了标定,获得简化投影矩阵和单应性矩阵,该标定方法过程简便,精度基本满足自主导航车的要求。然后,采用本文提出的基于分割融合图像区域分界信息的边缘拟合方法对道路边缘进行拟合,将拟合后的边缘与道路分割融合图像进行融合,得到道路可行区域和疑似障碍物。接着,用基于逆投影变换的障碍物检测方法对疑似障碍物进行进一步的判断,针对障碍物整体边缘轮廓难精确提取和特征点难提取并准确匹配的问题,提出了基于局部边缘轮廓提取的障碍物检测方法,能很好地对障碍物和伪障碍物进行判断。最后,为引导智能车运动,根据环境信息进行路径规划,为应对道路环境的不断变化,采用基于滚动窗口的路径规划方法。针对滚动窗口内部的局部路径规划,提出了基于启发式算子的路径关键点提取与过渡圆弧平滑相结合的局部路径规划方法。滚动窗口间路径采用过渡衔接,对移动障碍物采取“减速避让”策略避让。仿真实验表明,该方法规划时间短,规划路径平滑。在VC++平台下,对图像采集、图像处理算法和路径规划算法进行编程,通过智能小车室外实车行走实验,证明了本文道路识别算法和路径规划算法的可行性。