自主车道保持是智能交通非常重要的一项技术,可以防止因车道偏离而造成的不必要的交通意外。为了适应不同的光照环境,弥补普通霍夫变换速度慢,抗干扰性差的缺点,本文提出基于自适应灰度阈值和设置感兴趣区域(ROI)的改进算法,进行快速霍夫变换以跟踪车道线,实现自主车道保持。采用动态自适应阈值进行图像二值化,光照适应性强,快速准确地排除大部分与车道线无关信息,同时设置ROI可以使处理程序仅关心能为其提供有用信息的特定区域,进一步减少处理数据。在车道识别基础上,提出了行之有效的创新策略,用以控制智能车直道、弯道和直弯道状态过渡逻辑。直道状态下采用了跟踪左右车道线中间点的策略,弯道状态下使用的是跟踪外弧线的策略,而过渡状态的处理会与设置感兴趣区域结合起来,感兴趣区域会随着状态的迁移而变化。实验证明,此方案具有良好的鲁棒性,可以适应不同的光照条件,并大大提高了程序的处理效率。