汽车从出现到现在一百余年的发展过程中,经历了纯机械系统阶段、自动化阶段和智能化阶段。汽车的智能化具有提高安全性、缓解驾驶疲劳、降低成本、缓解交通堵塞的重大意义,因此智能汽车已经成为当前学术界和工业界的研究热点。随着5G、机器学习、物联网等高新技术的发展,以及传感器、计算芯片硬件成本降低和国家对智能化车辆的政策支持,围绕智能车辆的相关研究和投入呈现“井喷式”的爆发。本课题研究的主要内容是以校园结构化道路为场景,设计一套感知、规划、控制的方案,实现智能小车以车道保持为核心的低速、安全的自主驾驶功能。本文的主要内容如下:（1）结构化道路信息感知的研究。通过分析校园环境的车道信息,并提出感知传感器选取和布置方案。然后再以张正友标定法求出相机内参,以特征点对应关系求解相机与雷达的外参,实现相机与雷达的联合标定。之后以图像预处理、特征检测,车道线拟合的步骤完成对图像信息的车道线检测。最后以ROI选取、路面分割、物体聚类、边框提取的流程完成对点云信息的障碍物检测。（2）车道保持轨迹规划策略的研究。首先将感知的信息进行空间对准并转换为矩阵信息作为轨迹规划的输入。然后考虑校园环境的复杂度和动态化,将车道跟随保持这一复杂场景划分为三个基础场景:理想跟随保持场景、同向障碍物避让场景、横穿障碍物减速场景。然后在理想跟随保持场景中进行全局路径再规划,在速度规划方面则基于梯形速度规划提出一种针对动态障碍物的改进梯形速度规划算法。接着在同向障碍物避让场景中进行局部路径规划,并以侧向加速度对速度进行修正。最后,横穿障碍物减速场景因不涉及路径的改变,因此重点完成速度规划的研究。（3）车道保持运动控制策略的研究。首先对小车的纵横向控制执行器进行电控方案改造,然后对纵向和横向控制分别设计控制策略。在纵向控制方面,考虑到路面坡度对驱动的影响,建立坡道预估驱动控制策略;参考人工制动的方式,建立模糊分档制动控制策略;为了避免驱动和制动的同时作用,制定驱动和制动的切换规则。在横向控制方面,为了消除“时滞”对轨迹跟踪精度的影响,建立航向预估横向控制策略。（4）车道保持策略仿真与实车验证。首先基于Car Sim和Simulink分别搭建虚拟仿真环境和规划控制策略,进行联合仿真实验。仿真结果表明,小车能够实现以车道保持为核心的低速、安全的自主驾驶功能。最后进行实车验证初步验证,结果表明小车可以在结构化道路上实现自主驾驶。