智能车辆作为智能交通系统的核心部分,在当前对汽车安全、智能化方面要求越来越高的背景下成为各国交通领域研究的热点。基于视觉导航的智能车辆因其结构相对简单、处理信息量大等特点成为智能车辆系统最为活跃与最有潜力的分支。本文以单目视觉导航智能车辆为研究对象,对其关键技术中的路径识别与跟踪控制开展了研究工作。首先根据单目视觉的导航原理进行了自主导航智能车辆的系统方案设计,完成了转向、制动与驱动模块等关键系统的选型和结构设计。并对单目视觉导航中路径识别的关键技术提出了基于直方图阈值增强的边缘检测算法,结合Hough变换原理完成了车辆行驶道路轨迹的识别。该方法简单实用,易于实现,并对识别后的图像道路轨迹与智能车辆的期望轨迹进行了偏差计算。重点研究了基于车辆动力学模型的智能车辆路径跟踪控制。采用的动力学模型充分考虑了轮胎的侧偏特性,并且能对车辆的侧向加速度与横摆角速度等指标进行观测以评价车辆的路径跟踪性能。车辆的路径跟踪模型采用基于视觉预瞄的方法,使车辆在行驶中对前方路径有一定的预见性,从而提前对车辆加以控制调整以获得优良的跟踪性能,进而建立了视觉导航智能车辆的增广模型。运用现代控制理论方法实现对车辆路径的跟踪控制,构建了基于二次型泛函为指标的最优控制器。在对二次型最优控制加权矩阵的选取了做了大量研究工作,以保证所设计的控制器对于闭环系统有良好的动态响应特性。对于所设计的最优控制器进行了阶跃响应及带有初始误差的系统响应分析和鲁棒性分析,结果表明控制器的动态特性与鲁棒性良好。对于视觉导航智能车辆的路径跟踪控制进行了SIMULINK仿真分析,对于弧线跟踪与换道路径跟踪等工况的分析表明,所构建的路径跟踪最优控制器是满足设计要求的。并对车辆的小半径大曲率路径跟踪提出了路径曲率圆滑算法,仿真结果表明对于曲率突变,圆滑算法能有效的降低侧向加速度与横摆角加速度,从而提高车辆行驶的舒适性。