智能车辆自主驾驶与辅助导航是当前国际上研究的一个热点领域,智能车在户外环境中按照既定的目标任务,结合已知的地理信息做出路径规划,在自主行驶的过程中通过不断感知和判断周围的环境信息,自动调整车辆的行驶方向并执行相应的操作控制车辆。道路识别技术是智能车无人驾驶系统中的关键技术,实时性好、适应性强、鲁棒性高的道路识别算法是车辆实现自主行驶的重要保障。本文对非结构化道路识别算法以及车道线拟合算法进行了重点探索和研究。本文提出了一种基于道路灰度特征的识别算法,算法首先对道路图像进行了预处理,包括灰度化、图像分割等,提出了利用图像分块标记出道路区域的方法,然后利用改进后的区域生长法、提取道路区域边沿线,分析道路两侧边沿线曲率变化情况,自动判别出道路类型以及转弯方向。对提取出来的道路区域边沿线作膨胀处理,标记出道路边界的范围。最后在道路边界区域内用Canny边缘检测算法检测出道路车道线。通过分析道路区域边界线中点坐标及道路的类型,分割出道路左右车道线,然后拟合出车道线。经过大量的实验和数据的误差分析,算法对直道和转弯道路都有良好的识别效果,具有一定现实应用价值。