合理的四轮定位参数对保证汽车的操控稳定性、行驶安全性以及减小轮胎和悬架磨损程度、降低油耗等起着重要作用。因此,对汽车进行四轮定位具有重要意义。传统四轮定位仪设计复杂、系统模块众多、测量误差较大、设备不易维护,基于机器视觉技术的3D四轮定位仪,操作简单、测量速度快、精度高,已经成为了当前市场上的主流四轮定位产品,但目前以机器视觉为技术手段的四轮定位仪价格昂贵。本文在研究当前3D四轮定位算法的前提下,对当前使用双目视觉技术的四轮定位提出改进措施,采用单目视觉技术分别采集固定在汽车前轮和后轮上的目标板图像,以空间向量法为定位参数计算模型,利用图像处理技术完成了车轮定位参数的计算。本文首先介绍了课题研究的相关背景,阐明了基于机器视觉技术的四轮定位仪的优势和对当前3D四轮定位仪进行改进的现实意义,然后介绍基于机器视觉的车轮定位理论与算法,着重论述了空间向量法车轮定位参数计算模型。主要完成了以下几个方面的工作:1、在对相机标定的研究中,以张正友相机标定法为理论基础,利用采集到的标定板图像,通过单应性矩阵的计算,结合OpenCV完成相机标定,得到相机内参和畸变参数;2、在对当前的基于机器视觉的车轮定位技术进行研究的前提下,提出了基于单目视觉的车轮定位技术方案,将方案分为图像采集和数据处理两个部分,并详细阐述了各个部分的组成及功能;3、介绍了定位参数计算过程中使用的图像二值化方法、图像高斯滤波方法、图像分割方法和用于圆心坐标提取的广义Hough变换算法,并完成了相应的实验;4、对于目标板位姿计算问题,采用矩阵奇异值分解和最小二乘法结合的方法完成了对位姿参数的计算;5、采用空间向量法计算模型,最终完成车轮定位参数的计算。最后,利用本文提出的方法对车轮定位参数进行计算,然后再将计算结果与施瑞德四轮定位仪对同一辆车的测量结果进行对比,二者基本吻合,证明了本文所提出方法的有效性,为基于单目视觉的四轮定位技术的进一步研究奠定了基础。