视觉信息是交通环境中的主要信息，因而机器视觉技术是智能车辆系统中不可缺少的组成部分，具有巨大的潜在应用价值。用机器视觉方法对交通环境信息进行提取和识别，获得的结果能够直接用于智能车辆的辅助驾驶或自动导航中。 视觉导航技术中道路检测技术，可以减轻驾车辆驶员的压力和疲劳程度，提高行驶的安全性，减少交通事故的发生，提高交通效率。车辆视觉导航技术在科学探测、工业应用、救灾救险、军事等领域也有着广泛的应用前景。 论文首先调研了视觉导航系统的研究背景、意义和历史、现状。结合当前国内外车辆导航技术和课题的实际情况，指出了目前研究中所存在的问题及今后的发展方向和技术要求。 接着给出了一种摄像头的标定方法，完成了单行图像信号中图像坐标与世界坐标间的线性变换并阐述了该方法的原理。 建立了视觉导航系统的硬件试验平台，包括USB视频摄像头模块选取、电机控制模块的设计。并在LabVIEW环境下进行了视觉开发模块的设计。 研究了常用的图像预处理算法，根据本文中图像处理的具体要求，选取了合适的图像预处理算法，即中值滤波算法、边缘检测算法和二值化算法。 最后针对汽车在结构化道路上运行的实际环境，在路面平坦假设前提下，提出了结构化道路线性模型，在梯形小视野范围内研究了路标线的检测和引导线的提取。 结果表明：本课题设计的基于路标线的视觉导航系统简单实用，具有较快的图像处理速度和较好的实时性，为后续的研究工作提供了一定的基础。