RESUMENLa visión artificial intenta capturar información relevante del medio ambiente, utilizando cámaras como sensores de ciertas características (formas, colores, texturas, etc.), para el funcionamiento adecuado de algunos mecanismos. Con el fin de obtener una imagen idéntica al entorno real, es necesario generar imágenes estereoscópicas que nos permita obtener la profundidad y así conseguir una representación en 3D. En este documento se plasma cómo se realizó la integración de un sistema de visión estereoscópica artificial a un robot móvil, con el objetivo de reconocer y seguir el centro de un camino. Dicho sistema se encarga de la adquisición, procesamiento y caracterización de imágenes, utilizando procedimientos fuera de línea para calibrar las cámaras y los métodos en línea para generar el mapa de disparidad, aplicación del operador Canny y la Transformada de Hough, empleando las librerías de OpenCV en un proyecto de Consola Win32 en C++. Es importante mencionar que los algoritmos desarrollados en este trabajo fundamentalmente son para ambientes estructurados. Los ambientes pueden clasificarse en: estructurados, no estructurados y semi-estructurados.Palabras clave: visión estereoscópica, mapa de disparidad, OpenCV, Operador Canny, Transformada de Hough.