汽车智能化程度的提高，不仅可以缓解驾驶员的驾驶疲劳问题，而且可以有效减少人因导致的交通事故，因此车辆环境感知和智能控制技术的研究对改善人们出行有着重要影响。本课题以视觉检测技术和GIS技术为基础，获取车道线、交通信号灯、前方车辆、行驶路径等外界环境信息，围绕车辆转向控制问题，对车辆横向运动控制和纵向运动控制开展研究工作。　　基于相机标定技术和 Hough 变换原理，设计了车辆航向角计算方法和车道线以及停车线检测算法，获取了车辆航向角、车道线类型和距停车线距离等信息，分别用于车辆航向控制、车辆在车道中定位和车辆在路口处的定位。设计了基于颜色和特征的信号灯检测方法，实现了圆型、箭头型信号灯的快速检测。为车辆沿期望路径行驶和顺利通过路口奠定基础。设计了基于车底阴影和车牌定位相结合的车辆识别和测距方法，实现了跟车工况下车辆纵向控制。　　基于 GIS 技术，建立了道路交通地图数据库和 GIS 地图，存储道路和信号灯属性及空间位置信息，用于路径规划算法和路口导航控制。改进了的 Dijkstra路径规划算法，实现了快速计算出车辆行驶路径，能够引导车辆按规划路径行驶。设计了基于车道线检测算法、GPS 定位技术和 GIS 地图技术的车辆在多车道中定位算法，实现车辆在多种路段中的车道定位功能。基于 GIS 地图技术和信号灯检测技术，设计了信号灯检测策略，并设计了通过查表获取感兴趣区域的方法，提高了信号灯检测准确性和实时性。设计了基于视觉检测技术和扩展卡尔曼滤波算法的路口定位和导航算法，实现了控制车辆通过路口。　　基于模型预测控制算法，设计了车辆横向运动和纵向运动控制器。选取横向位移偏差和航向角偏差及其变化率作为状态量，车辆转向角作为控制量，实现车辆横向运动控制。选取纵向距离偏差、速度偏差和车辆加速度作为状态量，期望加速度作为控制量，并且设计了跟车工况和路口工况下的车辆纵向控制策略，实现了车辆纵向运动控制。通过MATLAB/Simulink和CarSim建立联合仿真平台，分别对横向运动控制器和纵向运动控制器进行仿真，仿真结果表明控制器具有较好准确性和实时性。实车试验结果也表明控制器性能良好。