机器视觉因其有信号探测范围宽、获取信息完整、符合人类认知习惯、维护成本低、不产生环境污染等多优点，已在智能车环境感知系统中广泛采用。机器视觉车辆环境感知系统中的主要任务是完成道路及目标的识别和跟踪，为智能车行使提供必须的本车位置信息和周围环境距离信息。

摘要：为了提高智能车弯道中定位的鲁棒性，将室内弯道特征信息进行特征提取与匹配来建立路径，利用自身前景立体视觉感知信息获得车体弯道转向的判断和偏航角度的给定，并采用BP控制策略对智能小车实现转弯控制，避免了传统PID控制方法因被控系统参数变化时难以克服系统中非线性因素影响，解决了未知环境与非线性系统对控制带来的困难。仿真实验结果表明方法在转弯时控制的有效性。 　　0 引言 　　智能车环境感知系统的一个重要任务就是实时地提供车辆在行使过程中的位置信息。机器视觉因其有信号探测范围宽、获取信息完整、

摘要：为了提高智能车弯道中定位的鲁棒性，将室内弯道特征信息进行特征提取与匹配来建立路径，利用自身前景立体视觉感知信息获得车体弯道转向的判断和偏航角度的给定，并采用BP控制策略对智能小车实现转弯控制，避免了传统PID控制方法因被控系统参数变化时难以克服系统中非线性因素影响，解决了未知环境与非线性系统对控制带来的困难。仿真实验结果表明方法在转弯时控制的有效性。 　　0 引言 　　智能车环境感知系统的一个重要任务就是实时地提供车辆在行使过程中的位置信息。机器视觉因其有信号探测范围宽、获取信息完整、