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在概率的框架内,基于主元神经网络,提出了一种新的蒙特卡罗道路跟踪技术,用于自主陆地车辆在非结构化道路上的导航.使用直线道路模型表示道路边缘,并对其状态利用二阶自回归模型进行预测;在HSV彩色空间将颜色信息和局部空间特征相结合,利用主元神经网络提取主成分;根据道路边缘窗的统计特性,利用粒子滤波器进行道路状态的估计.实验结果表明,该方法能够鲁棒地进行非结构化道路跟踪.