Diversas soluções têm sido desenvolvidas para auxiliar deficientes em uma ampla gama de atividades. Algumas destas soluções estão diretamente ligadas a sistemas embarcados e robóticos. A locomoção é um grande desafio para deficientes visuais, uma vez que toda sinalização utilizada nas vias públicas é visual. O trabalho realizado tem como principal objetivo desenvolver algoritmos de visão computacional focados em ambientes de trânsito, avaliando o tempo de respostas de diferentes técnicas, considerando requisitos de tempo real e precisão. Dois algoritmos foram desenvolvidos para reconhecer as faixas de travessia de pedestres do ponto de vista do pedestre. O primeiro algoritmo foi desenvolvido dentro de um trabalho de mestrado, em parceria com o mestrando. O segundo algoritmo foi realizado apenas pelo bolsista. Estas produções buscam diferenciar-se ao máximo possível, utilizando técnicas e abordagens diferentes. Este é um requisito proposto com o objetivo de produzir conhecimento dentro do grupo de pesquisa, permitindo que, futuramente, com base neste conhecimento, as melhores técnicas sejam escolhidas para cada aplicação. Os trabalhos foram realizados utilizando a biblioteca de visão computacional OpenCV. As técnicas idealizadas foram implementadas e testadas, analisando assim a viabilidade de cada uma. O primeiro algoritmo analisa pequenas matrizes de pixel, buscando pontos brancos. Os pontos encontrados são transformados em linhas brancas. Estas linhas são agrupadas, formando os possíveis retângulos da faixa. A área destes retângulos é analisada, visto que variam devido à perspectiva. Caso um conjunto de regras seja atendido, a faixa é detectada. A abordagem utilizada no segundo algoritmo é diferente. Inicialmente, através de algoritmos de detecção de borda, busca-se pelas bordas dos objetos. Com estas bordas, formam-se os objetos da imagem. Através de algumas regras, como o número de lados e área, estes objetos são filtrados, eliminando os que não correspondem a um possível retângulo da faixa. Ao final, busca-se uma relação entre os objetos restantes, para determinar a presença da faixa. Este segundo algoritmo não está finalizado. Algumas dificuldades foram encontradas na criação das regras finais, que determinam se os objetos são ou não uma faixa. Um dos principais requisitos dos trabalhos é a baixa quantidade de falsos positivos, ou seja, o algoritmo não deve reconhecer uma faixa onde ela não existe. Como efeito colateral das medidas utilizadas para atender a este, aumenta-se a quantidade de falsos negativos, momentos em que a algoritmo não reconhece uma faixa mesmo na presença de uma. Os resultados do primeiro algoritmo foram extremamente satisfatórios. Os requisitos foram atendidos e o processamento necessário foi pequeno. Embarcado em um robô humanoide, foi necessário, em média, menos de 0,8 segundo para determinar a presença ou não da faixa. Em uma máquina normal este tempo foi de menos de 1 décimo de segundo. O segundo algoritmo necessita de ajustes finais, não estando completamente funcional. Ainda assim, demonstrou ser resistente a alguns problemas do primeiro algoritmo, porém, exigindo uma capacidade maior de processamento, levando cerca de 1 segundo em uma máquina normal. As aplicações propostas pelo projeto são inovações que têm atraído interesse pelo poder de modificação da maneira como nos locomovemos. A visão computacional é essencial para criação de tecnologias que interajam de maneira mais natural com o ambiente.