本文研究的主要内容是自主行驶车辆的避障控制算法,它主要应用于控制车辆在道路边界内机动躲避影响其正常行驶的静态障碍物。目前大部分的避障算法都是根据系统采集的全局信息作出路径规划控制车辆避障,因此研究一种依靠局部信息控制车辆躲避障碍物的避障算法具有重要意义。论文研究的主要内容如下：首先,采用单目视觉测距方法对障碍物和道路边界进行定位。通过对摄像头采集的图像进行滤波、二值化和边缘检测等处理增强图像的质量,采用Hough变换对图像中的道路边界线进行定位,并利用窗口检索的获取障碍物在图像中的坐标。利用几何关系推导出像素坐标与世界坐标之间转换的表达式,根据表达式需要的参数对摄像机进行标定,完成参数的配置,实现对障碍物和道路边界的定位。其次,根据车体控制参数和应用环境的特点设计了模糊避障算法,将车体与障碍物的横向距离和纵向距离以及车体与道路边界线的距离系统控制的输入量,以车体的舵机输出角和车体速度作为系统的输出量。主要从输入模糊化处理、模糊规则建立以及去模糊化三方面介绍了模糊避障控制器的设计过程。最后,通过测距实验对车体与障碍物的横向距离和纵向距离以及车体与道路边界的距离进行测量,测量的结果表明了单目视觉测距方法在一定程度上具有有效性和可行性。接着通过仿真实验,对模糊控制避障算法的有效性进行了验证,仿真的结果表明模糊控制避障算法能够使车辆在道路边界线以内安全有效的躲避障碍物。