视觉导航已经成为国际上研究的热点问题。科研中使用通用计算机来作为视觉系统的硬件处理平台已经相当普遍,具有简单、便捷的优点,但无法满足低功耗、低成本,体积小等要求。对此,本文尝试使用基于Intel公司的XScale系列ARM微控制器构建硬件平台,取代目前大多研究人员选用的通用PC平台。这是一种创新的尝试。本文首次将ARM技术应用于汽车的视觉导航,选用Intel公司生产的基于ARM10的PXA255作为核心处理器。在简要介绍相关概念与背景之后,详细讨论了硬件平台与接口的设计。然后对嵌入式操作系统WinCE的移植过程进行了分析。随后,结合单目机器视觉理论,设计并实现了一种基于象素的图像处理算法。该算法能成功的提取道路图像中的白色车道线,为车辆自动导航提供了准确的图像信息。此外,该算法经过极少的修改,就可以应用到各种有线方式的环境跟踪。整个算法运行时间稳定在70ms以内,取得了较好的实时效果;同时,本文建立了一种简单有效的透视投影模型,实现图像坐标系与摄像机坐标系之间的映射,不仅为图像处理算法提供了有效的约束条件,而且获取了道路的深度信息;该模型对于障碍物识别也具有一定的参考价值。在文章的最后,给出了在沪宁高速南京段采集的道路照片的实验结果。本文基本实现了基于ARM的视觉平台的设计,针对该平台,初步设计了一种车道保持算法。实验结果表明该算法的实时性与精确性基本满足安全行驶要求。