Este documento presenta un enfoque robusto pero sencillo para la detección de carriles y el control lateral mediante el uso de una cámara dual basada en la estrategia de mirar hacia abajo para vehículos autónomos. A diferencia de los sistemas tradicionales de cámara única que dependen de la metodología de anticipación y una vista previa frontal, el algoritmo propuesto aprovecha dos cámaras orientadas hacia abajo, montadas debajo del espejo lateral del conductor y del pasajero, respectivamente. Esta configuración captura la superficie de la carretera, lo que permite una detección precisa de los límites laterales, especialmente durante los cambios de carril y en carriles estrechos. Se diseña un controlador Proporcional-Integral-Derivativo (PID) para mantener la posición del vehículo en el centro de la carretera. Comparamos la precisión, estabilidad lateral y eficiencia computacional de este sistema con (1) un método convencional de detección de carriles desde una vista de pájaro y (2) un marco de detección de carriles basado en aprendizaje profundo popular. Los experimentos en el simulador CARLA bajo diversas geometrías de carretera, condiciones de iluminación y calidades de marcas de carril confirman que el sistema propuesto de mirar hacia abajo logra un rendimiento en tiempo real superior, una precisión de detección de carriles comparable y una sobrecarga computacional reducida en relación con los enfoques tradicionales de vista de pájaro y los avanzados basados en redes neuronales. Estos hallazgos subrayan los beneficios prácticos de una solución sencilla, explicable y eficiente en recursos para el mantenimiento robusto de carriles en vehículos autónomos.