随着经济和生活水平的不断提高,汽车数量也在快速增长,而随着汽车数量的增加所导致的交通事故也是快速上升。为了减少交通事故,各国科研工作者都在积极地探索智能车技术。本文在查阅了国内外的智能车技术基础之上提出了基于机器视觉的车辆横向控制技术,本技术主要分为双目摄像机标定、路径检测、三维重建及车辆定位、车辆横向控制四个部分。双目摄像机标定部分首先利用两个CCD摄像机组建了一个双目立体视觉系统,之后建立了线性和畸变两种摄像机模型,分析了传统标定和自标定两种摄像机标定技术的优缺点,然后选择了基于平而模板标定法对双口立体摄像机进行标定获取内外参数,最终对参数进行分析确认是准确的。道路检测部分首先对道路图像进行灰度化、滤波、自适应阈值分割等预处理从而去除了道路图像中的噪声以及不感兴趣区域,之后利用边缘检测算法对道路边缘信息进行了提取,接下来利用了腐蚀膨胀等形态学处理将道路边缘中小的空洞进行填充,最后利用Hough变换理论成功地拟合重建出导航路径。三维重建及车辆定位部分首先对左右道路图像进行立体校正,从而使得畸变图像的面积最小,之后利用基于SIFT特征匹配和基于区域匹配的两种立体匹配技术在左右两幅图像中寻找对应点。利用SIFT特征成功匹配并获取左右两幅图像的拼接图,利用区域匹配获取左右两幅图像的视差图。基于视差图,利用标定好的摄像机内外参数对道路图像进行三维重建,获取到车辆与道路之间具体的三维空间信息,从而计算出车辆和道路之间的相对位姿。车辆横向控制部分首先建立了基于预瞄机制的车辆横向控制数学模型,之后针对滑模控制器的抖振问题设计出了基于等效控制的模糊滑模控制器,利用模糊算法去柔化控制信号从而减小抖振幅度,在MATLAB中进行算法仿真,仿真结果表明车辆横向偏差和横向偏差角能够在短时间内收敛到零,系统抖振幅度能有效降低,对于期望路径跟踪更为精确。本文通过大量的实验去分析验证以上四个技术模块的有效性,分析结果表明双目摄像机标定模块标定出的参数是精准的,路径检测模块能够精确地检测出导航路径,三维重建及车辆定位模块能够实时获取相对位姿,车辆横向控制模块中所设计出的基于等效控制的模糊滑模控制器经实验仿真验证能够有效地对车辆进行横向控制。