Die Erkennung von Hindernissen vor Fahrzeugen stellt die Grundlage für Fahrerassistenzsysteme dar, die den Fahrer vor potentiellen Gefahren warnen oder sogar aktiv in das Fahrverhalten eingreifen können. In dieser Arbeit wird ein System zur Hindernisdetektion durch Auswertung einer monokularen Bildsequenz entwickelt, das auch bei langsamer Fahrzeugbewegung zuverlässig arbeitet. Dazu wird in einem Tracking-Verfahren eine feste Anzahl von Merkmalen im Bild uber einen längeren Zeitraum verfolgt. Durch ein rekursives Schätzverfahren werden die Raumpositionen der Merkmale ermittelt und schrittweise verfeinert. Ein Mehrfiltersystem erhöht zudem die Konvergenzgeschwindigkeit der Schätzung. Anschließend wird auf Grundlage der Raumrekonstruktion eine Hinderniserkennung durchgeführt. Das System wird mit Hilfe synthetischer Daten untersucht, und die Ergebnisse werden durch Anwendung auf reale Bildsequenzen verifiziert. Eine Erweiterung des eingesetzten Filtersystems zur Positions- und Bewegungsschätzung von Objekten in Stereoapplikationen schließt diese Arbeit ab.