无人驾驶智能车集自动控制、人工智能、图像处理等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶智能车的自主导航是实现其自主驾驶的核心技术,是进行其它高级任务的前提。本文根据智能车的行驶状态和GPS数据的可信任程度分别设计了与之相应的自主导航策略,使得智能车可以有效完成在校园非结构化场景中的自主导航。当智能车停车状态或GPS数据失真较大时,本文提出了一种基于激光扫描线的自主导航算法,利用激光数据返回的距离信息,将安全距离以内的认为是障碍物,从而得到前方的障碍物分部信息,进而找到可行方向。针对动态障碍物对智能车运动趋势的影响,设计了动态环境导航算法。通过预测动态障碍物与车相遇的不同情况,分别对原导航算法进行更新,从而做出提前躲避的动作,从而实现动态避障。当智能车处于正常行驶状态时,本文提出了种基于局部栅格地图的自主导航算法。该算法利用三个激光扫描地面,获得地面高度信息,然后得到可行栅格和不可行栅格,进而确定可行区域和不可行区域,并通过建立导航评价函数转换为求解最优方向解的问题。另外针对道路环境的特殊性,基于以上导航算法设计了专用于道路环境的导航策略。利用检测出的车道线,引导车沿车道线按一定的交通规则行驶。通过实验证明,本文方法能够有效地实现智能车在校园环境的自主导航。