Este estudio presenta el uso de un sistema de control de mantenimiento de carril difuso-PID basado en visión para la simulación de un modelo de bicicleta de una sola pista. El sistema de mantenimiento de carril (LKS) procesa imágenes para identificar la desviación lateral del vehículo respecto a la pista de referencia deseada y genera un comando de control de dirección para corregir la desviación. El LKS se comparó con otros métodos de control de mantenimiento de carril, como el proporcional derivativo de Ziegler-Nichols (PD) y el control predictivo de modelo (MPC), en términos de tiempo de respuesta y tiempo de estabilización. El controlador difuso-PID tuvo el mejor rendimiento, con menos oscilaciones y un tiempo de respuesta más rápido en comparación con los otros métodos. El controlador PD no fue tan robusto bajo diversas condiciones debido a cambios en los parámetros, mientras que el MPC no fue lo suficientemente preciso debido a razones similares. Sin embargo, el controlador difuso-PID mostró el mejor rendimiento, con una desviación lateral máxima de 2 cm, un tiempo de estabilización de 12 s y valores de Kp y Kd de 0.01 y 0.06, respectivamente. En general, este trabajo demuestra el potencial de utilizar el control difuso-PID para el reconocimiento efectivo de carriles y el mantenimiento de carriles en vehículos.