本研究聚焦于开发一种利用Prescan与Simulink平台进行车道线识别并实现车辆自动保持在车道内的系统，通过结合先进的图像处理技术和LQR（Linear Quadratic Regulator）最优控制策略，旨在提高驾驶安全性与舒适性。
在自动驾驶技术领域，图像识别与车道保持系统是实现车辆自主导航的关键技术之一。通过摄像头采集的道路图像以及先进的算法可以提取出车道线的位置信息；而车道保持（Lane Keeping Assist, LKA）功能则依赖于精确的控制策略来确保车辆安全行驶。
本段落研究利用Prescan和Simulink工具结合图像识别技术和LQR（Linear Quadratic Regulator）控制策略，设计了一种车道线识别与保持系统。其中，Prescan能够提供准确的道路、车辆及交通环境模型用于前期算法验证；而Simulink则支持复杂系统的建模、仿真和实时实现。
实际应用中，该系统首先通过摄像头采集道路图像，并运用图像处理技术检测出车道线的位置信息。这一过程包括边缘检测、特征提取以及车道模型的拟合等步骤。随后将这些信息输入到LQR控制器内，根据车辆当前运动状态与车道位置计算最优控制量以保持稳定行驶。
设计时还需考虑实际道路上的各种复杂情况如不同天气条件和光照变化等因素的影响，并确保系统的鲁棒性。为了进一步提高准确性及整体性能，可以结合其他传感器数据（例如雷达或激光雷达）进行多源信息融合处理。
本段落介绍了基于视觉信息的车道线识别方法与LQR控制策略实现车道保持功能的研究内容。借助Prescan和Simulink工具完成仿真设计工作以提升自动驾驶车辆在行驶过程中的安全性和稳定性。研究涵盖了从图像识别技术到控制系统优化等多个环节，并讨论了系统全面性及鲁棒性的相关问题。
5星
