随着世界汽车工业的迅速发展,汽车保有量日益增加,由此带来的交通事故,特别是重大交通事故发生率居高不下,交通安全问题日益突出,于是智能驾驶辅助系统应运而生,它在车辆偏离车道时给驾驶员提供报警信息,从而大幅度提高汽车驾驶的安全性。本文从研究车辆辅助安全出发,在车辆主动安全领域方面进行了积极探索。对结构化道路上的车道线识别与跟踪算法、偏离预警算法和车道偏离预警实验进行深入的研究。针对车道识别与偏离预警算法在准确性、实时性方面难以达到平衡的问题,提出一种基于双曲线模型的车道识别与偏离预警算法。预处理阶段,通过颜色空间变换、阈值分割等步骤减少后续处理时间。识别阶段,使用自适应车道线特征点集搜索和粒子滤波算法来提高道路边缘点搜索效率。采用双曲线模型拟合车道线,具有较高拟合精度。使用车道置信度评价函数来提高识别算法的鲁棒性。最后阶段,根据摄像机标定转换矩阵,获得世界坐标中的车道线参数,在世界坐标系中建立时空联合预警模型,对车道偏离行为进行预警,降低了车道偏离原型系统的虚警率和漏警率。为验证本文提出道路识别和偏离预警算法,本文在PreScan 与 Simulink构建的车道偏离预警模型上进行仿真实验;并通过VC及OpenCV实现了车道偏离预警算法,并进行道路试验。仿真和试验结果表明,本文提出的车道识别与偏离预警算法可满足车道偏离应用要求。