车道偏离预警系统是安全驾驶辅助系统的一部分，目前国内外对车道偏离预警系统的研究主要基于车辆单目视觉的前视系统。本文基于车载环视系统对车道偏离系统进行了研究，主要研究的内容有：（1）根据环视系统的构造和所采集图像的特点，设计了一种基于特征的图像配准方法，快速的完成系统拼接，形成一个车辆360度环视效果图。（2）对图像预处理和车道线边缘检测方法进行了研究。采用先对图像进行加权平均法灰度化，再进行中值滤波的预处理方法；分析了几种边缘检测算子的原理并利用各种算子进行仿真实验，最后通过实验结果对比并结合后续处理要求，选择了检测效果较好的Canny算子。（3）对道路模型进行了详细的分析，结合本文所采集的车道图像特点，选择了基于直线的道路模型;对Hough变换进行了研究，并利用Hough变换方法来识别车道线，实验证明，该方法对车道标识线的正确识别率达到95%以上。（4）对于车道线跟踪算法，设计了一个卡尔曼滤波组，同时对多条车道线进行跟踪。实验证明，该算法通过卡尔曼滤波器组追踪后输出最优值，提高了车道偏离预警系统的可靠性。（5）对常用的几种车道偏离预警模型进行了研究，建立了一个基于车辆横向位置的车道偏离预警模型，通过实验验证了该模型能准确的对车道偏离进行预警。以一辆比亚迪为实验平台，对车道偏离预警系统进行了道路实验，实验结果表明，系统算法具有很好的实时性和鲁棒性，系统对车道标识线的正确检测率达到98%，预警准确率达到95%以上。