本文基于ATRV-2地面移动平台,在非结构化的复杂道路环境下,对多种常用的边缘检测方法进行了探讨和研究,并在具体的实验环境中加以实现。针对本课题的实验环境,本文对一种基于HSI色彩空间的ABOD算法进行了改进,将用固定模板作为参考区域改为用根据道路形状变化而变化的可变模板作为参考区域,并取得了良好的效果。为了得到更稳定的路边检测算法,本文将这种用可变模板作参考区域的算法应用到了YIO色彩空间,改进了一种KTSS算法,并且针对不同的道路状况将约束条件分为两种:一种只考虑道路区域作为约束条件,另一种同时考虑道路区域和路边区域作为约束条件。针对两种约束条件,本文设计了一种比较选择算法,将两种约束条件下得到的路边检测结果进行融合,取得了令人满意的效果。通过对各种算法的时间上和路边检测结果上进行比较可以得出结论:本文所用的基于YIQ色彩空间的改进后的KTSS算法无论从实时性还是鲁棒性来说,已经可以在一定程度上满足本课题实验环境下的机器人室外导航的需要。