智能小车作为智能车辆的研究模型,是一个集成了环境感知、规划决策、智能控制等功能于一身的高新技术结合体。自主巡航智能小车作为一种可以用于安保、巡航、货运等工作的服务型机器人,当前已广泛应用于工业巡检、小区安防、仓库货运等领域。但目前,绝大多数具备自主巡航功能的室外智能小车,为了确保具有较高的导航精度与稳定性,普遍采用诸如DGPS/激光雷达/惯性导航系统等高精度多感知系统联合导航与PC级处理器相组合的设计方案。该类方案虽然具有较好的实用性与较高的可靠性,但也会不可避免地抬高产品设计成本;并且,对于一些道路结构相对简单的环境区域,应用上述方案还可能会存在性能冗余的情况,这将进一步降低产品的性价比。针对以上问题,本文以校园区域内的简单结构化道路场景为例,以单片机做为核心处理器。通过对图像识别、超声波测距、单点卫星定位技术的结合使用,进行了基于多传感器的数据融合。最终实现了可以针对校园区域内指定路径进行自主巡航的低成本、稳定可靠的智能小车设计。本文主要工作如下:（1）本文针对核心控制模块、电源模块、环境感知传感模块、运动控制模块、信息通讯模块五个部分进行了硬件电路的设计。同时,构建了包含有环境感知、路径规划决策、运动控制三个主要功能模块的智能小车软件系统。最终,通过软件硬件结合的方式,完成了智能小车整体实验平台的搭建。（2）引入了一种基于灰度熵阈差值的动态曝光调节算法,用以解决在室外弱光、强光频繁变换等复杂光照环境下,传统曝光算法在窄动态范围CMOS上难以取得较好曝光调节效果的问题。该算法首先根据图像特性,划分出关键信息区域。其次,通过结合OTSU阈值分割法、图像信息熵法的各自特点,将计算出的二者进行归一化处理后再做差值的运算,便得到了本文的曝光时间控制参数,即灰度熵阈差值。该方法同时具有以灰度阈值来衡量图像亮度,以及以图像信息熵来衡量图像信息含量的特性优势。通过实验验证,本算法在室外光照强弱不同且易变的环境下,能够实现有效的曝光调节,并得到较好的曝光效果。（3）引入了一种基于多条件约束的改进Hough变换的直线检测方案,以提高对道路车道线等关键直线检测的准确率、实时性。首先,本文在经典Hough变换的基础上,通过对检测过程中符合要求直线上的剩余像素点加以剔除的方式,来对算法做出改进,以此减少对冗余数据的运算。其次,根据图像视角的特性,分别从所检测直线的角度、法线长度、线间距、线间夹角这四个方面提出了四点约束条件,来提高目标直线检测的准确率。实验验证表明,本文所提方案具有较好的适用性。（4）引入了基于GPS和航位推测系统（DR）的联合导航方案。本文提出了以电子罗盘、编码器组成DR的方案,来替代传统的基于里程计、陀螺仪的DR组合方案。在满足导航精度需求的前提下,实现了成本的降低。对于具体的导航方法,本文提出了以巡航路径节点化来构建全局地图、以卫星定位结果作为位置参考,以及以电子罗盘作为航向参考的导航方案。最后,针对于单点GPS定位会产生数据漂移的问题,本文基于GPS/DR组合导航系统,通过建立卡尔曼滤波模型进行了数据融合,来对定位信息进行滤波修正处理。通过在具体路段上的实验记录比较,得到了符合预期的验证与结论。即采用GPS/DR的数据融合方式进行卡尔曼滤波可以在一定程度上修正定位中的漂移数据,以此满足本设计在定位精度及稳定性方面的需求。