随着汽车的普及，交通问题日益突出。繁重的驾驶任务导致交通事故层出不穷。为了将人类从驾驶任务中解放出来，智能车技术受到了广泛的关注。城市环境下的智能车导航一直是智能车研究的热点，其中车道线的检测是城市环境下车辆导航的关键。本文的研究重点是基于单目视觉的车道线检测与智能车导航。本文的研究分为三个方面：基于形态学的单目视觉车道线检测，基于模糊算法的车辆横向控制，以及基于DSP的单目视觉导航实现。车道线检测是视觉导航系统的首要环节。传统的车道线检测方法Hough直线法，容易受阴影等强噪声干扰，检测效果不好。为了克服阴影的影响，本文提出了一种基于形态学的车道线实时检测算法。通过大量实例的验证，本文的算法检测准确，抗干扰能力强。本文使用模糊算法进行车道跟随控制。本文的控制算法直接基于图像坐标系进行处理，无需坐标系的转换，更加接近人类的驾驶过程。同时，引入预期补偿控制，与滑动去极值均值滤波，优化了控制性能。图像的实时处理是视觉导航系统的关键。本文以TI公司的ARM与DSP双核视频处理板DM6467T为核心硬件，设计了完整的视觉导航系统。为了充分利用DSP的强大的计算性能，本文依据DSP的特点对算法进行了优化。优化后的算法完全满足实时性的要求。最后本文在上海交通大学校园内选择了一段直线与弯道的结合路段，进行了智能车视觉导航算法实验。实验验证了整体导航算法的有效性。