近年来,汽车主动安全技术的广泛应用,促进了乘用车领域先进驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems,ADAS）的飞速发展。先进驾驶辅助系统因其可以在事故发生之前采取应对措施避免事故发生的优点,受到人们广泛关注。随着对安全要求的提高,人们不仅考虑前方的安全问题,对侧方和后方安全问题也越来越关注。侧方和后方驾驶辅助系统因其能够在车辆停车、直行、换道和倒车时通过声音、灯光提醒驾驶员存在碰撞风险,或直接通过制动实现避撞,成为ADAS产品研发的一个热点。为实现侧方和后方驾驶辅助系统功能优化,本文主要工作如下:1、设计分级预警控制策略。通过充分考虑行驶过程中车辆状态参数和安全距离、安全时距等安全模型,设计了基于驾驶员操作行为的侧后方驾驶辅助系统分级预警控制策略,针对性的解决了现有预警系统功能单一、不符合驾驶员操作习惯的问题。2、建立弯道车距识别算法。通过对车辆行驶过程中轨迹点采集、拟合以及车辆驶入、驶出弯道运动姿态分析,建立了弯道车距识别算法,实现了弯道工况下主车和目标车沿车道方向相对纵向距离和垂直车道方向相对横向距离的精准探测。在此基础上,将建立的分级预警控制策略和弯道车距识别算法有机结合,使侧后方驾驶辅助系统适用于弯道工况,提高系统的适用性。3、补充完善现有测试评价方案的测试场景。以国标（征求意见稿）、i-VISTA和ISO关于盲区监测系统的测试评价规程为基础,通过对现有测试评价方法和双车道两车相互超越交通场景分析,将3种新的测试场景作为现有规范的补充,并结合我国道路交通特点具体设计三种场景的测试工况。4、搭建虚拟仿真测试环境。基于Car Sim搭建了车辆动力学模型;基于Pre Scan建立了侧后方驾驶辅助系统测试场景模型和雷达模型;基于MATLAB/Simulink建立了弯道车距识别算法和分级预警控制策略模型。通过Car Sim、Pre Scan和MATLAB/Simulink联合建模,完成虚拟仿真测试环境搭建。5、进行虚拟仿真测试和实车场地测试。利用搭建的虚拟仿真环境进行仿真验证,并将系统预警控制策略与弯道车距识别算法部署到实车进行实车场地测试。实验结果表明,本文提出的预警控制策略和弯道车距识别算法在补充的测试工况下均可适时预警或制动,提高了系统的适应性,将有利于保障公共安全。