该论文针对清华智能移动机器人THMR-V面向高速公路视觉导航任务中的车道检测问题进行了比较系统的研究,主要完成了以下几个方面的工作;1、研究了视觉导航及视觉处理的基于方法.研究了摄像机标定,实现了一种适用室外移动机器人的标定方法,误差分析表明可以满足THMR-V视觉导航的需要.对线特征提取进行了研究,特别是对Hough变换做了比较系统的研究,具体分析了参数空间、坐标原点的选取等问题,并提出了提高其计算速度以满足实时性的实现方法.2、深入研究了面向结构化道路的车道检测方法,并实现了系统开发.作者系统研究了当前国内外面向结构化道路的移动机器人导航技术,特别对基于单目视觉的车道检测做了比较深入的研究.车道检测是面向结构化道路视觉导航必须解决的一个问题.在对国内外的研究成果分析和试验的基础上,作者提出了道路的分段线性化模型,该模型非常适合于高速公路的道路环境,而且很容易转换到其它结构化道路如城市道路上.作者在此模型基础上实现了车道检测系统,该系统通过一个安装在THMR-V前端的前向摄像机的拍摄车的前道路区域的图像,拍摄的图像首先经过逆透视变换转换为道路的俯视图,再通过检测车道线和曲率模板匹配的方法,计算道路的几何结构和曲率.3、对基于视觉的辅助驾驶报警系统做了初步的研究.