进入21世纪各种高新技术快速崛起,人们生活水平不断提高,交通拥堵的情况面临更加严峻的形势。我国对车辆自动跟踪的研究还处于发展初期阶段。如何有效的缓解交通拥堵、减少交通事故已经成为了现代社会无法回避且急需解决的难题之一。随着我国高速公路的快速发展,传统的车辆跟驰、车辆追踪已渐渐不能满足要求。车辆自动跟踪在先进辅助驾驶中有其得天独厚的优势。比如:安全性高、响应速度快。车辆自动跟踪的发展也促使广大研究人员将目光投向车辆跟踪自适应算法,以减小车辆自动跟踪的误差。现在广泛研究和应用的虚拟拖车链模型算法具有算法实现简单,原理容易理解的优点,但是现有的虚拟拖车链模型算法在前车进行加速、转向运动的时候存在误差比较大的问题。论文在对跟踪虚拟点的算法、虚拟拖车链模型算法和柔性虚杆模型算法学习的基础上,完成对这些算法的仿真。首先,介绍了现在车辆自动跟踪广泛采用的三种算法:跟踪虚拟点的算法、虚拟拖车链模型算法和柔性虚杆模型算法。分析现有车辆跟踪自适应算法的计算方法,以及在车辆跟踪中的应用,完成算法的仿真工作。在对三种算法的跟踪思想和仿真结果比较基础上得出虚拟拖车链模型算法是比较适合车辆自动跟踪的算法。其次,针对现有的虚拟拖车链模型算法在加速,转弯过程中存在较大的误差,给出改进的虚拟拖车链模型算法。在虚拟拖车链模型的基础上,采用多个虚拟杆的铰接代替两根虚拟杆的铰接,减小了车辆跟踪的误差,提高了车辆跟踪的精度;采用后车位姿信息的反馈,实时的对后车位姿进行监控,使误差不再累积,不断修复后车的运行状态,并通过在MATLAB和MRDS中仿真验证了改进的虚拟拖车链算法的优越性。最后,在理论和仿真的基础上,本文以摄像头OV7725结合型号为EP4CE10E22C8N的FPGA芯片对前车位姿信息进行采集和预处理,再加上基于Cortex-M3内核的STM32F103ZET6芯片作为主控制器,通过在STM32芯片上搭建的人机交互,网络通信的实时操作系统界面,进行了硬件电路设计。