Trong lĩnh vực xử lý ảnh, nhận dạng là một trong những thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu trong những năm qua. Mục tiêu của nhận dạng là phát hiện, trích chọn các đặc trưng trong ảnh để phân loại các mẫu vào các lớp khác nhau. Một bài toán được quan tâm nhiều trong lĩnh vực này là robot tự hành ứng dụng xử lý hình ảnh. Trong bài báo này, phương pháp xử lý ảnh dựa trên một thuật toán học sâu để nhận dạng đường đi cho robot đã được trình bày. Mô hình robot tự hành được xây dựng dựa trên mạng nơ-rơn tích chập với việc sử dụng nhiều lớp khác nhau để trích chọn các đặc trưng tốt nhất trong ảnh. Các thực nghiệm đã được thực hiện, thu được các kết quả có tỷ lệ lỗi thấp., Tóm tắt tiếng anh, In the field of image processing, recognition is one of the major challenges for researchers in recent years. The goal of recognition is to detect and extract features in images to classify samples into different classes. One problem in this field is self-driving robot cars using image processing. Our aim in this paper is to present a deep learning method to solve the lane recognition problem. We will build a self-driving robot car basing on convolutional neural network with the use of many different layers to automatically extract the best features in the image. We have done the work and have achieved high performance results.