随着全球城市化的发展和汽车的大量普及,交通运输问题越来越受到人们的重视和关注。对大量致命交通事故产生的原因分析后发现:由驾驶员疲劳、疏忽等主观因素造成的车道偏离而引起的伤亡事故占据了很大的比例。可见,为驾驶员开发一种稳定的且具有正确预警功能的辅助驾驶系统,对提高汽车的主动安全性具有非常重要的意义。车道偏离预警系统是智能辅助驾驶系统研究领域热点之一,一般通过视觉传感器获取前方道路信息,并结合车速等车辆自身行驶状态和驾驶员设置的预警时间等相关参数,判断汽车是否存在偏离本行驶车道的趋势。当存在偏离潜在趋势时,则通过图像显示、声音或振动等方式向驾驶员发出车道偏离警告,辅助驾驶员避免或者减少车道偏离事故。当前国外许多汽车公司、研究机构对车道偏离预警系统都展开了广泛的研究,已有很多相关成熟产品达到了商业化应用阶段。国内对车道偏离预警系统的研究仅仅局限在一些大学和科研机构中,并且还没有完善的理论基础与试验方法,所以需要在理论和实际应用等方面进行深入研究。因此,本文结合一汽集团对外合作项目“基于单目视觉的车道偏离预警系统开发”研发需要,广泛研究了国内外不同预警决策算法之后,在吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室前期车道偏离预警决策算法与驾驶员最优预瞄加速度模型理论基础上,围绕着决策算法的改进、仿真测试环境的建立、系统参数的标定以及性能测试方法研究等方面做了以下主要工作:(1)本文在吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室前期车道偏离预警系统视觉检测算法与预警决策算法基础上,首先在软件测试平台下实现了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的预警决策(OPAM)算法。由于该预警决策算法所考虑的偏离危险性指标较多,算法较为复杂,算法的实时性不能够保证,这样车道偏离预警算法并不能按照驾驶员的意愿及时报警,常常出现误报警的情况。因此,本文结合国际上常用的TLC (Time to Lane Crossing )预警决策算法,结合面向工程实际应用的需要,提出了一种预测式跨越车道线时间的预警决策( P ? TLC)算法。该算法克服了TLC算法没有充分反映真实驾驶员预测行为特性的不足,能够更好的对车道偏离危险性进行评估,真正从驾驶员行为模拟的角度实现了车道偏离预警算法。从仿真结果可以看出,该算法能有效的降低系统的误报率,提高了系统的有效性和合理性。(2)本文通过在动力学仿真软件CarSim中建立不同工况下的车辆偏离行驶工况,并通过函数接口与Matlab&Simulink进行联合,搭建一种联合仿真环境进行性能测试。目的是为验证不同车道偏离预警决策算法的有效性和合理性,并形成一套车道偏离预警系统的性能测试方法及参数匹配标定方法,使一汽集团结合自身轿车产品计划,在未来新车型选配车道偏离预警系统时,可以提出明确的产品设计要求和控制参数,并具备对供应商车道偏离预警系统产品的性能评价和技术指标复验能力。(3)在实验室固定式驾驶模拟器平台上,开展了对三种典型驾驶员(第一类、第二类、第三类)反应时间的测试实验,并进行了系统预警时间参数标定实车实验。通过与日本熊本大学合作,在智能信息感知系统iScam-Lite平台上,结合实验室前期车道线检测算法基础,进行了摄像头的安装匹配与参数标定工作,并进行实车场地实验,从处理结果可以看出车道线检测算法能有效的识别前方行驶路况。最后本文提出了一套车道偏离预警系统的性能测试方法。