随着世界各国汽车保有量的逐年增加,道路交通安全问题成为社会各界面临的一项亟待解决的难题。为降低道路交通安全风险,汽车安全辅助驾驶技术得到广泛关注。车辆前方可通行性分析作为安全辅助驾驶的重要研究内容,可通过对车辆前方环境进行感知,有效降低交通风险,因而逐步受到各国政府、企业和科研机构的重视。针对降低道路交通安全风险这一问题,国内外就车辆前方可通行性分析这一课题展开了深入研究,有技术突破也有科研瓶颈。本文以深度学习为指导,针对结构化交通环境,提出了一种基于卷积神经网络的车辆前方可通行性分析方法,能为智能车导航和安全辅助驾驶提供理论依据,同时也是减少交通事故的有效途径之一。本文针对结构化交通环境,在分析总结国内外车辆前方可通行性分析的基础上,提出了一种基于单目视觉传感器的车辆前方可通行性分析方法。首先,以嵌入式系统的分层设计思想为指导,开发了车载图像采集系统,该系统以OMAP3530微处理器为硬件平台,实现了车载图像采集功能,为进行车辆前方的可通行性分析提供了丰富的样本库。然后,为尽可能减小光照变化对样本的影响,降低图像目标识别的难度,论文提出一种改进的Gamma矫正算法,能有效针对图像中的不同光照区域分别进行光照补偿,并进行了主观对比和信噪比与峰值信噪比两种参数的客观对比分析,以验证光照补偿的结果。接着,本文基于LeNet-5网络进行改进,提出一种类LeNet-5卷积神经网络用于图像识别,并采用LM优化算法对传统的BP算法进行改进,以避免网络的学习过程陷入局部最优,同时提高网络的收敛速度。在此基础上,本文进行对比实验,验证了改进的卷积神经网络的有效性。最后,本文以结构化环境为例,对基于卷积神经网络的车辆前方可通行性分析开展了仿真试验,利用样本库中的车辆前方环境图像训练网络,再使用非训练样本对训练好的网络进行测试。测试结果表明,本文提出的车辆前方可通行性分析方法能对车辆前方的不同目标进行识别,为安全辅助驾驶和智能车导航提供了理论基础。