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智能车辆的研究始于20世纪50年代初，美国Barrett Electronics公司开发出的世界上第一台自动引导车辆系统(Automated Guided Vehicle System，AGVS)。1974年，瑞典的VolvoKalmar轿车装配工厂与Schiinder-Digitron公司合作，研制出一种可装载轿车车体的AGVS，并由多台该种AGVS组成了汽车装配线，从而取消传统应用的拖车及叉车等运输工具。由于Kalmar工厂采用AGVS获得了明显的经济效益，许多西欧国家纷纷效仿Volvo公司，并逐步使AGVS在装配作业中成为一种流行的运输手段。在世界科学界和工业设计界中，众多的研究机构正在研发智能车辆，其中具有代表性的智能车辆包括[1]：49488
意大利MOB--LAB的研究[2][3][4]。MOB—LAB是开放“移动试验室”的代名词，后来用来研发车载实时图像处理系统，通过计算机视觉系统来检测车道轨迹，实现车辆自主驾驶。MOB．LAB有以下主要特点：车辆前后装备彩色摄像机，用来检测车辆外部环境；两个实时数字图像处理器(利用相应算法结构，以200ms一幅图像速度分析图像)；4个车载传感器来测量横向和纵向车辆加速度；在车辆左右侧安装的毫米波雷达感知道路左右两侧环境；两个PC处理器处理雷达和其他融合的传感器数据。
德意志联邦大学的研究。德意志联邦大学已经研发出多辆智能原型车辆。在1985年，第一辆VaMoRs智能原型车辆就已经在户外高速公路上以lOOkm／h的速度进行了测试。使用机器视觉来保证横向和纵向的车辆控制。1988年，在都灵的PROMETHEUS项目第一次委员会会议上，智能车辆维塔(VrrA，7t)也进行了展示，该车可以自动停车、行进，并可以向后车传送相关驾驶信息。这两种车辆都配备UBM视觉系统。这是一个双目视觉系统，具有极高的稳定性，同时还包括一些其他种类的传感器：三个加速度计论文网、一个车轮位置编码器(可作为里程表或速度计)，在VaMoRs车中，(ZIPS接收机可以实现车辆位置的初步估算。
美国俄亥俄州立大学的研究。美国俄亥俄州立大学智能交通研究所所研发的三辆智能原型车辆，配备不同的传感器来实现数据融合和错误检测技术：基于视觉的系统；雷达系统(检测与车道的横向位置)；激光扫描测距器(障碍物检测)；其他传感器，如侧向雷达、转向陀螺仪。利用基于视觉的方法实现道路检测。利用一台安装在后视镜处的CCD摄像机，位置要尽可能高，车道检测系统可以处理这样的单幅灰度图像。算法假设道路是水平地，并且有连续或点化的车道标志线。前几帧检测的车道标志线数据也用来决定下一步兴趣热点区域，以简化图像处理。算法从图像中提取出重要的亮域，并以向量行驶存储，如道路消失点或道宽这样的数据参数，都可以作为计算车道标志线的参考，最后为了处理点划车道线，可以通过一阶多项式曲线来拟合，在进行向量计算。如果检测到左右车道标志线，就可以利用左右标志线来估计车道中心线；否则也可以利用估计的车道宽度及相关可视标志来估算中心线。
国内研究现状
在我国，吉林大学智能车辆课题组长期从事智能车辆自主导航机理及关键技术研究。20世纪90年代以来，课题组开展的组态式柔性制造单元及图像识别自动引导车的研究对我国独立自主开发一种新型自动引导车辆系统，从而为我国生产组织模式向柔性或半柔性生产组织转化提供了有意义的技术支撑和关键设备。课题组已开发出JUTIV-1、JUTIV-2、JLUⅣ-3三种型号的自动引导车辆，其中JLUIV-3实用型视觉导航AGV已投入工厂进行中试，并得到吉林省科委“新型视觉引导AGV及自动物流运输系统开发”项目、长春市政府科技引导计划新星创业项目、吉林大学科技园高新技术产品孵化项目的立项资助，目前该种AGV已完成商品化研制，即将投入市场。由于JUTIV-3型AGV性能优越，智能化程度高，属国内首创，必将会产生重大的社会效益和经济效益[5]。