近年来，自主车的研究已经成为机器人研究领域的一个重要分支，同时也成为研究的热点领域。面向高速公路，一般公路等结构化道路的室外移动机器人研究已成为现阶段民用交通运输领域移动机器人研究的主流。　　 结构化道路上的车道线识别是自主车研究的重要组成部分，可以帮助自主车理解道路环境，最终实现路径规划和车体控制。本文针对结构化道路，对自主车的车道线的跟踪控制进行了研究。　　 本文采用基于贝叶斯滤波原理和随机采样技术的粒子滤波器，来对自主车行驶道路环境中的车道线进行跟踪。在基于车道线检测的基础上，对车道线建立运动模型和观察模型，并初始化车道线各参数。对车道线的跟踪处理，缩短了图像处理的时间，提高了系统的抗干扰性。　　 自主车的横向控制问题也是研究的关键问题之一。对于高速自主导航的自主车，控制器的实时性、准确性和鲁棒性要求很高。在本文中，结合模糊控制和PID控制各自的优点，将传统的PID控制和模糊逻辑控制结合起来，并对PID三个参数进行在线调整。经实验验证，该算法具有较高的实时性、控制精度和鲁棒性。