近年来,随着车辆保有量的持续上升和智能交通的建设,自动驾驶系统已成为车辆行业热门的研究方向。全球很多学校和研究机构都在致力研究自动驾驶功能,减少驾驶过程的驾驶失误,提高驾驶安全性。车道保持功能作为自动驾驶主要功能之一,已经受到很多研究机构关注,因此研究车道保持功能有着十分重要的实际价值。论文的主要研究内容如下:通过一种基于自适应阈值的方法实现了道路信息的识别。该方法通过逆透视标定实验消除摄像头的透视形变,实现了图像坐标系到世界坐标系的转换;基于车道线横向梯度信息的对比法,有效的消除了阴影带来的影响;利用改进后的随机抽样一致性和最小二乘法来获取车道线的最佳匹配模型。该方法具有较好的光照不变性,且运算能力较快,为后续提供了基础。利用线性二次调节器的稳定性和多目标控制的优点,提出了一种基于前轮转角增量式的横向控制器。该控制器通过机器视觉提取出的车道线信息,以线性二次调节器为基础,建立二自由度的车辆动力学模型,以其斜率和横向距离为输入,以前轮转角的增量为控制量;通过不停的累加上一刻的前轮转角作为系统的输出,对系统进行控制。该控制器因对前轮转角进行控制,具有很好的稳定性能。通过Car Sim和Simulink联合仿真来验证控制器的性能。根据19年初国家关于自动驾驶测试的推荐性文件,对道路环境进行设计,用符合测试标准的S弯和闭合道路作为仿真的测试环境。然后,分别采用三种工况对控制器进行测试。仿真结果表明,车辆在仿真的过程中具有很好的居中性能和行驶稳定性。