随着车载传感器的普及和高精度地图的发展,作为无人驾驶汽车关键技术之一的高级驾驶辅助系统(ADAS)逐渐进入人们的视野。高级驾驶辅助系统利用车载传感器和高精度地图对行车时的实时环境信息进行分析、运算,采取预警或者主动控制的方式来确保行车的安全,已经成为各大高校与汽车主机厂、零部件商的研究热点。研究高级驾驶辅助系统不仅顺应汽车发展的潮流,更能有效的避免驾驶员的误操作,提高行车时的舒适性和安全性。本文主要对高级驾驶辅助系统的子系统车道保持辅助系统进行研究。首先,搭建了车辆的单轨运动学模型和动力学模型,随后根据Pacejka魔术公式搭建了汽车的轮胎模型。在动力学模型的基础上,开发了基于最优预瞄理论的路径跟踪算法和基于Pre View的速度跟踪算法。随后建立了基于Pre Scan/Carsim/Simulink的算法测试平台,测试结果表明,在直线路段或者小曲率路段,车辆能很好的跟踪目标轨迹,而当汽车车速过高或者经过曲率较大的路段时,车辆便不能很好的跟踪目标轨迹,甚至出现压两侧车道线,偏离车道等现象。为了提升预瞄算法的适用性,解决传统固定预瞄时间的预瞄算法对大曲率路段、高速路段适用性不足的问题。本文基于韩国汽车研究院的实验数据,采用插值拟合的方法,给出了与车速和道路曲率相匹配的预瞄距离。经过联合仿真平台的测试,不论是高速还是低速行驶,也不管道路的曲率是大是小,改进后的预瞄跟踪算法都可以很好的跟踪目标轨迹。最后,为了验证改进后的预瞄算法能否在硬件中运行,本文设计了PC运行Pre Scan场景,下位机d SPACE运行动力学模型Carsim RT,MSC控制器跑预瞄算法的硬件在环测试平台。硬件在环的测试结果表明,不论道路曲率的大小和车速的高低,改进后的预瞄算法在硬件中的通信延时控制在0.1s以内,嵌入式的预瞄算法在硬件中仍能很好的跟踪目标轨迹,既不偏离车道,也不压两侧车道线。