随着汽车数量的迅速增多,道路交通事故随之增加,交通安全问题越来越严峻。与其相关的汽车安全技术日益受到高度重视,也是衡量汽车安全性能的一项重要指标。汽车前方防撞预警系统作为主动安全系统的重要组成部分,对驾驶员提供安全报警能有效预防交通事故的发生,逐渐受到社会的广泛关注。而对汽车前方防撞系统中的安全预警决策当前仍然是研究的热点,而安全预警决策的支撑是行车之间的安全距离、两车车速、路面特征以及驾驶员行车特性等因素。本文针对防撞预警系统中的动态安全距离、两车车速、路面环境展开研究。首先通过经典车辆制动过程的运动学分析,建立基于路面特征的前车不同纵向运动状态的安全距离模型,并分析各参数之间关系对安全距离的影响。由于车辆的驾驶过程中,驾驶环境极其复杂,为了更好的解决这类问题,本文以干燥水泥或沥青路面为研究条件,并分析了驾驶员减速的舒适性,对安全距离模型进行改进,引入适应系数调节安全距离大小,并设计非紧急和紧急预警模式。对于引入的系数通过模糊理论建立对该系数影响的因素之间的模糊关系,可获得与实际逼近的参数值。由于模糊推理得到的数据与真实情况存在一定误差,由此,本文采用粒子群算法在线优化模糊系统,通过模糊推理产生的预测值更加逼近驾驶员实际行为过程产生的数值,使系统具有学习和修正能力,从而实现能反映驾驶员行为特性的预警系统,通过实验证明其优化方法的可行性。对整个预警系统实验结果表明,能减少对驾驶员难以“适应”和不必要的报警,也说明安全距离模型以及参数的确定是合理的。可为汽车前方防撞预警系统的硬件设计提供理论依据和参考。