本文基于机器视觉理论,应用计算机、嵌入式控制系统、图像识别等相关技术,对智能车的运动状态控制、障碍物的图像实时匹配与识别、空间坐标的确定等理论与技术进行了的研究。主要研究内容与结果包括以下几个方面:(1)综述了国内外机器视觉、嵌入式智能控制系统等相关技术的研究发展现状,对嵌入式控制系统的硬件和软件进行分类研究,并阐述了本文的研究意义;(2)基于运动学理论,建立了智能车运动的数学模型;以ATmage16作为控制单元,设计最优的运动控制平台并实现了硬件部分的系统测试;(3)实现μC/OS-Ⅱ实时操作系统在ATmagel6平台上的完全移植,编写PWM、SPI、UART的底层驱动程序和电机控制、信号采集、通讯等应用程序;并进行了软件和硬件系统的综合性能测试;(4)采用2D平面靶标定法,实现摄像机的标定;通过低通滤波、Sobel卷积核对图像滤波和卷积,实现图像特征点的检测;(5)应用已知极线的方法对特征点进行特征匹配,基于视差原理确定特征点的空间坐标和空间尺寸。本文研究内容属智能控制、图像识别等多学科交叉基础研究的前沿领域,研究结果具有潜在的工程应用前景。