随着我国综合国力的不断提升,我国公路建设也日趋完善,公路建设质量的好坏越来越影响一个国家的综合实力。相较于公路建设的飞速发展,我国道路划线设备的发展存在一定的滞后性。目前我国道路划线作业主要还是以人工操作为主,存在劳动强度大,工作效率低,道路划线质量取决于施工人员技术等问题。因此,十分有必要在智能化、无人化方向上对道路划线设备进行深入研究。本文主要对道路划线机的路径识别与跟踪问题展开研究。主要研究内容如下:（1）摄像机标定。基于摄像机成像模型与标定原理,采用张氏标定法完成摄像机的标定。（2）道路图像预处理。基于道路划线机的作业环境,通过图像预处理技术提高道路基准线的提取精度。首先采用感兴趣区域（ROI）提取、灰度化处理降低算法数据量;然后通过比较三种常用滤波方法的PSNR值,采用中值滤波算法对道路图像进行降噪处理,并通过对道路图像进行直方图均衡化处理,提高目标信息与背景的对比度;最后通过采用改进的图像分割算法提高目标区域的提取精度。（3）道路基准线提取。提出了一种基于离群值过滤的道路基准线提取方法。从提取精度与实时性两方面综合考虑不同边缘检测算子的优缺点,选择Sobel算子并对其在梯度方向上进行改进,得到图像中道路的边缘信息;在Lab颜色空间下,通过对L分量道路图像进行阈值分割处理,得到图像中道路边缘的区域信息;将边缘信息道路图像与区域信息道路图像进行按位与运算,得到边缘特征图像;通过逆透视变换与掩膜技术,消除道路畸变与非道路边缘信息;采用滑窗检测的方法确定道路边缘的具体位置,并采用最小二乘法拟合道路边缘;通过离群值过滤的方法对道路基准点坐标进行筛选,并采用最小二乘法对道路基准点进行拟合得到道路基准线。（4）道路基准线跟踪。首先对道路划线机进行运动分析;然后对相关控制算法进行研究,采用模糊自适应整定PID控制算法,并设计相应的控制器;最后通过搭建实验平台并设计相应的实验完成道路基准线的跟踪试验。试验表明:在不同光照条件、不同路况、不同道路宽度下,道路划线机的行驶轨迹与道路的延伸方向基本一致,在直线路段,平均偏差均小于1.0cm,在弯曲路段,平均偏差均小于2.0cm。表明本文道路基准线提取算法与基准线跟踪控制策略具有一定的可行性,为道路划线机在智能化、无人化发展提供技术参考。