为了减少人为失误引起的交通事故,智能车辆驾驶辅助系统成为近些年学术领域和企业界研究的热点。车道偏离辅助系统是目前车辆上较为普及的驾驶辅助系统,该系统能提醒驾驶员车辆即将偏离车道,也能辅助驾驶员实现车道跟踪以及主动纠正车道偏离,提高了车辆安全性,因此受到日益广泛的重视。论文首先回顾了智能车辆的发展现状和目标,并在此过程中着重介绍车道偏离辅助系统的发展背景以及实际应用情况,重点对车道偏离辅助系统的不同控制方法的应用做了分类,以及介绍了各类车道偏离辅助系统的功能和原理,同时总结了车道线识别算法、车道偏离辅助控制、车辆横向运动控制及其人机协调决策方法四个方面的研究现状。针对车道偏离辅助系统在道路交通环境下的车道线检测、车道偏离辅助控制、人机协调控制等关键技术,从以下五个方面进行了深入的理论与实验研究。(1)在对直线车道线识别的基础上,运用投影统计的的方法,提出一种基于双曲线模型的弯曲车道线识别算法,此外,为了更精确的获取弯曲道路的曲率,提出了一种基于近视野直车道线信息进行感兴趣区域边缘点曲率投票的弯曲车道识别算法,该算法首先在近视野区域对直线车道线进行识别,直线车道线的方向和位置信息作为曲线拟合的初始参数,在规划曲率变化感兴趣区域,结合感兴趣区域内的边缘点像素坐标与当前近视野直线方程参数,计算延伸于此直线的边缘点所在曲线的曲率,然后对曲率计算值所属曲率区间进行投票。根据投票最多的曲率区间获得当前的车道曲率。最后,通过将曲率值与直线参数信息组合来获得曲线车道线方程。(2)针对传统人工势场法应用于车道偏离辅助控制时控制精度不高的问题,提出一种考虑车辆状态变化影响以及人机协调的车道偏离保持辅助控制方法。首先考虑车辆状态对车道偏离辅助控制的影响,引入车辆纵向速度和侧向速度两个变参数用于构建道路势场函数,利用轨迹预测理论确定势场函数的设计参数,通过势场梯度求解期望转向角。再建立车道保持误差变量状态方程模型,模型中包含变参数的,并分析其闭环控制系统的稳定性。然后,在考虑车辆状态对车道偏离辅助控制影响的基础上,以驾驶员转矩及其意图路径为输入,利用模糊规则动态地调整辅助控制权重,来均衡车道保持辅助控制过程中的人机协调问题,最终实现了一种考虑车辆状态变化影响以及人机协调的车道偏离辅助控制方法。(3)在车道偏离辅助控制研究中,应使系统处于人机共驾模式下,即在控制器和驾驶员同时控制时,车辆对目标路径的稳定跟踪和对系统参数变化及外界干扰的鲁棒性。以车道偏离辅助控制中人机共驾控制为研究对象,联立车辆二自由度模型和转向系统模型,根据车辆状态和目标车道参数,设计期望横摆角速度。将侧向风和驾驶员操纵作为干扰输入,以车辆状态中的横摆角速度、转向盘转角、转矩传感器测量值和期望横摆角速度作为控制器反馈变量,考虑车辆参数摄动及传感器测量噪声等影响,设计μ综合控制器,使车辆跟踪期望横摆角速度指令,实现车辆跟踪期望的横向位移,确保车辆能稳定地跟踪目标路径。(4)目前大多以转向控制和差动制动控制的独立控制来实现车道偏离辅助控制,文中设计了一种新的控制策略来对两种控制模式进行协调。根据车辆转向系统的响应来分别设计预警阈值,基于跨道时间模型设计了一种多级车辆偏离预警机制,另外,为了保证车辆的稳定性,利用模型预测控制算法对其添加合理的约束,设计差动制动控制和主动转向控制器,实现了基于主动转向和差动制动协调控制的车道偏离辅助控制策略,该协调控制过程中,能保证车辆行驶的安全性与平稳性,同时兼顾人机协调性能。(5)利用本课题组设计的硬件在环试验台架,对提出的车道偏离辅助人机协调控制、车道偏离辅助鲁棒控制以及基于主动转向与差动制动的协调控制方法进行试验验证。开发车道线检测嵌入式系统,并利用实车测试车道线识别技术,利用本课题组设计并制作的车辆主动转向控制器及用车辆主动制动控制器,实现在环平台和实车平台的底层控制的。实车平台试验结果验证了所提出的车道偏离辅助控制方法的有效性。