近年来,由车道偏离造成的事故比例呈上升的趋势。车道保持系统(LKA)用于控制车辆的行驶轨迹贴合车道中心线,具有防止车辆发生偏离车道从而导致交通事故的功能,因而近年来得到了广泛研究。本文的主要内容为研究车道线检测和车道保持算法,通过图像信息检测车道线,并结合车辆的运动学和动力学模型设计车道保持算法,最后采用软件在环的方式验证算法的实时性和有效性。本文主要研究内容如下:(1)本文提出了一种三阶段的路面标识分割方法,包括图像前处理模块、路面标识检测网络以及后处理分割算法。图像前处理模块采用反对数增强的方法突出路面的车道线信息,再采用稀疏化的消失点检测(VP detection)算法分割出车辆前视相机画面中的路面区域。第二阶段的路面标识检测网络是核心部分,它是一个精细设计的轻量化网络。本文在改动Mobile Net的网络结构的同时对激活函数进行了硬优化,提高了网络的实时性,并在网络中添加了双通道的孪生注意力机制以提高网络的检测精度。在后处理分割阶段,基于检测网络的输出结果,利用梯度相似性准则对所有的车道线检测框进行聚类,将属于同一条车道线的所有检测框进行最大稳定外接区域(MSER)拼接。最后,在每个MSER区域中执行二进制分割,以获得车道线像素级别的位置信息。(2)本文研究了坐标系的转换和车辆动力学模型。为了完成对车道的建模,本文中引入了四种坐标系,通过四种坐标系之间的相互转换,可以在车道线语义分割的基础上完成对车道线的参数化建模,从而可以通过坐标转换关系得到车辆和车道线的相对位置。接着,本章基于自单车模型建立了车辆动力学和运动学模型,以使得本文设计的车道保持算法可实现对车辆精确的横向控制。(3)本文研究了基于三次样条曲线的局部路径规划算法模型预测控制(MPC)算法。针对车道保持系统的使用工况,根据相关的测试标准提出了四个轨迹规划约束,并通过MATLAB仿真验证了这四个约束的合理性。在获得期望轨迹之后,本文提出了基于五点预瞄式的MPC算法,并搭建了车辆横向控制模型。(4)本文基于Prescan创建了多种道路工况,通过Car Sim搭建了车辆模型和视觉传感器模型,并在Simulink中创建了包含图像预处理、车道线检测和跟踪、车辆位置反馈、仿真结果可视化等子模块的LKA系统仿真逻辑框架,最后在不同车速(80km/h和100km/h),不同路段(大曲率和小曲率高速路段),不同天气(晴天、雨天、黑夜)的12种组合工况下,通过Car Sim和Simulink联合仿真,验证了本文所提出的车道线检测算法的实时性以及车道保持算法的合理性。