随着计算机和机器人技术的发展，人们对于机器人的性能要求也在不断提高，现代机器人技术在国民经济各部门得到日益广泛的应用，其应用领域遍布民用、工业领域以及军事领域。自主导航(AutonomousNavigation)是移动机器人首要的、基本的功能，也是其关键技术之一，在机器人应用技术中已显得非常突出，成为国内外研究的热门课题。 一个通用的视觉导航系统是不存在的，针对视觉导航系统中各关键技术的通用算法也是不存在的，这也正是人们致力于此方面研究的原因。本文以结构化环境中的视觉导航为研究的落脚点，分别研究了图像预处理、图像分割、图像特征提取等关键技术并将其应用于路标提取技术中。 针对自主式机器人视觉导航，提出了一种基于视觉的跟踪视觉特征点的导航方法，即在地面上布置道路交通网模型，利用单目摄像头采集图像，通过图像处理提取路标的特征点和特征数据，为路径规划制作电子地图，可以完成一个完整的视觉导航过程。 路径规划在电子地图的基础上以城市交通道路网为背景，实现了Dijkstra算法对最短路径的规划；采用一种基于几何方法的求解道路网两节点间的最短路径近似算法，实现了快速路径规划。该算法的实现基于双向搜索法，投影法和夹角最小的方法。理论分析和实验结果表明，和Dijkstra算法相比，该算法尽管有时得不到最优解，但能大大减小搜索空间，提高搜索速度，适用于自主式导航系统。